第1章数据获取总览

一、数据获取总览：量化投资数据生态全景

做量化投资这些年，我最大的感触就是——数据才是真正的护城河。策略模型再漂亮，没有干净、及时的数据支撑，那就是空中楼阁。今天咱们就来聊聊量化投资的数据生态，看看这个领域到底长什么样。

先给你画个全景图。量化投资涉及的数据，说白了就三大类：

我个人习惯把数据按频率再分一层。高频数据（Tick级、分钟级）和中低频数据（日线、周线、月线），获取方式和存储方案完全不同。我在早期做CTA策略时，就因为没区分清楚，吃了不少亏。

核心观点：数据获取不是简单的"爬虫+存数据库"，而是一个系统工程。从数据源选择、采集频率、清洗规则到存储架构，每一步都影响最终策略表现。

下面这张图，是我自己梳理的数据生态框架，你一看就明白了：

你可能会想，不就是拉个数据吗，有什么难的？嗯，我刚开始也是这么想的。直到有一次，我花了两周时间搭建的回测系统，跑出来的结果跟实盘差了十万八千里。查到最后才发现——数据里有未来信息。

具体来说，数据获取有这几个大坑：

避坑指南：我曾经在回测中使用了一个免费数据源，结果发现该数据源在2015年股灾期间有长达3天的数据缺失。如果没做数据完整性校验，你的策略回测结果就是废纸一张。

面对这些挑战，我的做法是——把数据获取当成一个工程问题来解决。不是写几个脚本就完事，而是要搭建一套完整的数据流水线。

核心思路就三条：

我的经验：刚开始别追求大而全。先搞定一个数据源（比如A股日线数据），把整个流水线跑通，再逐步扩展。我见过太多人一上来就想搞全市场Tick数据，结果半年过去了还在爬数据。

这门课我会带你一步步搭建自己的量化数据系统。咱们用的工具栈，都是经过实战检验的：

模块	工具/库	用途
数据采集	requests, aiohttp, websocket	HTTP/WebSocket数据获取
数据清洗	pandas, numpy	缺失值处理、异常检测
数据存储	InfluxDB, PostgreSQL, Parquet	时序数据、关系数据、列式存储
任务调度	Airflow, APScheduler	定时采集、依赖管理
监控告警	Prometheus + Grafana	数据质量监控、延迟告警

学习路径上，我建议你按这个顺序来：

一句话总结：量化投资的数据获取，本质上是一个数据工程问题。用工程化的思维去解决，你就能少走90%的弯路。