01
高频数据概述
Tick级数据、分钟级数据、Level-2行情数据的概念与区别。
概念入门
02
数据源选择
国内主流数据源（万得、聚宽、米筐、Tushare）对比与选型。
对比选型
03
WebSocket基础
WebSocket协议原理、与HTTP的区别、在量化交易中的应用场景。
协议原理
04
WebSocket实战
使用Python的websocket库连接交易所行情推送。
Python实时
05
REST API基础
RESTful API设计原则、请求方法、状态码、限流机制。
API设计
06
REST API实战
使用requests库获取K线数据、订单簿数据。
requests数据
07
数据格式解析
JSON、CSV、Protocol Buffers在行情数据中的应用。
序列化格式
08
Pandas数据处理
DataFrame基础操作、时间序列索引、重采样。
Pandas时间序列
09
数据清洗
缺失值处理、异常值检测、去重、数据类型转换。
清洗预处理
10
数据存储方案
CSV文件存储、HDF5存储、Parquet格式对比。
存储格式
11
数据库入门
SQLite、MySQL、InfluxDB时序数据库的选型与对比。
数据库选型
12
SQLite实战
创建表、插入数据、查询优化、批量写入。
SQLite优化
13
MySQL实战
连接池配置、事务处理、索引优化。
MySQL事务
14
InfluxDB实战
写入高频时序数据、查询语法、保留策略。
时序InfluxDB
15
多数据源聚合
同时接入多个交易所数据，统一格式与时间戳。
聚合统一
16
数据同步策略
全量同步、增量同步、实时流式同步。
同步策略
17
数据校验机制
Checksum校验、数据完整性检查、断点续传。
校验完整性
18
性能优化
异步IO、多线程/多进程数据获取、协程实战。
异步协程
19
内存管理
生成器与迭代器、内存映射文件、数据分块处理。
内存生成器
20
日志与监控
logging模块配置、数据延迟监控、告警机制。
日志监控
21
回测数据准备
回测所需数据格式、复权处理、分红送股调整。
回测复权
22
实时数据管道
Kafka入门、生产者消费者模式、数据缓冲。
Kafka管道
23
Redis缓存
使用Redis缓存热点数据、过期策略、发布订阅模式。
Redis缓存
24
数据压缩
gzip、snappy、zstd压缩算法在存储中的应用。
压缩算法
25
分布式数据采集
Scrapy框架、Celery任务队列在数据采集中的应用。
分布式Scrapy
26
数据安全
API密钥管理、数据加密传输、访问控制。
安全加密
27
合规与风控
数据使用合规、交易所规则、数据频率限制。
合规风控
28
实战项目一
搭建A股Level-2行情数据采集系统。
A股Level-2
29
实战项目二
搭建加密货币全币种Tick级数据采集系统。
加密货币Tick
30
实战项目三
搭建多数据源聚合的量化数据仓库。
数据仓库聚合