数据清洗太痛苦？教你搭建一套标准化的多市场行情管道

由bqb18wzv创建，最终由bqb18wzv更新于2026-02-03 07:07 被浏览 5 用户

在训练量化模型时，最消磨热情的不是调参，而是数据预处理。A股数据源是一个格式，美股又是另一个格式，外汇更是乱七八糟。最近我在重构我的数据管道（Pipeline），目标是实现：源头统一，逻辑解耦。

遇到的工程难题 之前为了获取全球市场数据，我对接了三四个不同的API。结果就是代码里充满了大量的 if-else 来处理不同交易所的字段命名差异。一旦上游接口变动，整个ETL流程直接报错。

重构思路：统一数据层 我意识到，我需要一个能够屏蔽底层差异的中间层。我的解决方案是引入一个能够输出标准JSON流的API服务（目前测试下来AllTick的格式化做得比较规范），通过它来分发所有市场的数据。

管道搭建实操

1. 依赖库配置 我们主要用到 requests 做历史数据抓取，websocket 做实时流接入。 （此处请插入代码：3.1 安装依赖）

2. 标准化输入流 看下面的代码，无论是A股的 000001.SZ 还是美股的 AAPL，通过同一个接口请求，返回的字段结构是完全一致的。这对特征工程来说简直是福音。

   import requests
   
   # 获取A股实时行情示例
   symbol = "000001.SZ"
   url = "wss://quote.alltick.co/quote-stock-b-ws-api"
   response = requests.get(url, params={"symbol": symbol})
   data = response.json()
   print(data)
   
   # 美股示例
   symbol_us = "AAPL.US"
   response_us = requests.get(url, params={"symbol": symbol_us})
   print(response_us.json())
   
   

3. 实时推理的数据喂入 对于部署在服务器上的实时推理模型，我使用WebSocket保持长连接，将接收到的Tick数据直接喂给模型进行预测。

   import websocket
   import json
   
   def on_message(ws, message):
       print("收到行情:", json.loads(message))
   
   ws = websocket.WebSocketApp("wss://quote.alltick.co/quote-stock-b-ws-api",
                               on_message=on_message)
   ws.run_forever()
   
   

4. 历史训练集构建 在训练阶段，通过指定时间窗口获取历史K线，一步到位生成Pandas DataFrame所需的数据源。

   # 外汇实时行情
   fx_symbol = "EURUSD"
   fx_url = "wss://quote.alltick.co/quote-b-ws-api?token=yourtoken"
   fx_data = requests.get(fx_url, params={"symbol": fx_symbol}).json()
   print(fx_data)
   
   # 股票历史K线数据
   history_url = "https://quote.alltick.co/quote-stock-b-api/kline?token=yourtoken&query=queryData"
   history_data = requests.get(history_url, params={
       "symbol": "AAPL.US",
       "start": "2023-01-01",
       "end": "2023-12-31"
   }).json()
   print(history_data)
   
   

优化总结 通过这次重构，我把数据接入层的代码量减少了60%。无论你是做传统CTA还是机器学习，一个干净、统一的数据源能让你把精力集中在Alpha挖掘上，而不是在修bug上。

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