第三章：工具准备——必备软件与数据源
做跨市场套利，说白了就是跟数据打交道。你想想看，没有趁手的工具，再好的策略也跑不起来。这一章我带你把吃饭的家伙事儿备齐。
3.1 行情终端：你的第一双眼睛
我个人习惯同时开着三个终端。不是炫技，是真实需求。
| 终端 | 适用市场 | 我的使用场景 |
|---|---|---|
| Wind | A股、期货、债券 | 做股指期货与ETF套利时，看实时基差 |
| Bloomberg | 外汇、商品、美股 | 跨市场价差监控，数据最全 |
| TradingView | 加密货币、外汇 | 画图分析，社区策略参考 |
嗯，这里要注意：免费终端和付费终端的延迟差距很大。我在项目中遇到过，用免费行情做高频套利，结果滑点吃掉所有利润。如果你做的是日频或小时频策略，免费终端够用。但做分钟级套利，别省这个钱。
核心建议：至少准备一个付费行情源。Wind或Bloomberg二选一，别用同花顺免费版做套利决策。
3.2 API接口：让机器替你干活
手动下单？那是十年前的事了。现在做套利，必须用API。
我常用的API分三类：
- 交易所官方API——比如CTP（期货）、FIX协议（外汇）。延迟最低，但文档写得像天书。
- 数据服务商API——比如WindPy、Tushare。上手快，适合回测和策略开发。
- 量化平台API——比如QuantConnect、掘金。自带回测环境，省去搭系统的麻烦。
为什么会这样推荐？因为不同场景需求不同。做回测用数据服务商API，做实盘用交易所API。我见过有人用Tushare做实盘，结果行情延迟3秒，套利机会早没了。
我的经验：刚开始别贪多。先搞定一个交易所的API，跑通一个最简单的价差策略。等熟悉了再扩展。
3.3 数据库：你的记忆仓库
做套利离不开历史数据。没有数据库，你拿什么回测？
我个人习惯用这套组合：
- 时序数据库——InfluxDB或TimescaleDB。存Tick级行情，查询快。
- 关系型数据库——PostgreSQL。存交易记录、账户信息。
- 缓存层——Redis。存实时价差，减少数据库压力。
我曾经踩过一个坑：用MySQL存分钟级K线，结果数据量一上来，查询慢得像蜗牛。后来换成TimescaleDB，同样的查询快了10倍。
避坑指南：别把所有数据塞进一个数据库。行情数据用时序库，交易数据用关系库。混着用，后期维护会让你崩溃。
3.4 整体架构图
下面这张图是我自己搭建套利系统的标准架构。你照着搭，基本不会出大问题。
3.5 代码示例：快速搭建数据管道
下面这段代码，是我用来从交易所API拉取行情并存入数据库的模板。你改改API Key就能用。
import requests
import psycopg2
import json
from datetime import datetime
# 连接数据库
conn = psycopg2.connect(
host="localhost",
database="tick_data",
user="trader",
password="your_password"
)
cur = conn.cursor()
# 从交易所API拉取行情
def fetch_ticker(symbol):
url = f"https://api.exchange.com/v1/ticker?symbol={symbol}"
headers = {"X-API-Key": "your_api_key"}
response = requests.get(url, headers=headers)
return response.json()
# 存入数据库
def save_ticker(data):
query = """
INSERT INTO tick_data (symbol, price, volume, timestamp)
VALUES (%s, %s, %s, %s)
"""
cur.execute(query, (
data['symbol'],
data['last_price'],
data['volume'],
datetime.now()
))
conn.commit()
# 主循环
if __name__ == "__main__":
symbols = ["BTCUSDT", "ETHUSDT"]
for sym in symbols:
ticker = fetch_ticker(sym)
save_ticker(ticker)
print(f"{sym} 数据已保存")
小提示：生产环境记得加异常处理和重试机制。我刚开始写的时候没加，半夜API挂了，第二天发现数据库空了一整晚。
3.6 我的工具清单总结
最后给你一张清单，照着准备就行：
- 行情终端：Wind（A股/期货）+ TradingView（加密货币）
- API接口：CTP（期货实盘）+ Tushare（回测数据）
- 数据库：TimescaleDB（行情）+ PostgreSQL（交易）+ Redis（缓存）
- 编程环境：Python 3.9+，Anaconda发行版
- 回测框架：Backtrader或自研（后面章节会讲）
嗯，工具就这些。别贪多，先把这套跑通。下一章我们开始讲真正的套利策略——价差分析。