量化工程实战：构建高吞吐量的港股Tick数据清洗管道

由bqb18wzv创建，最终由bqb18wzv更新于2026-02-10 03:35 被浏览 1 用户

在AI量化模型（如LSTM或Transformer）的训练中，数据工程（Data Engineering）往往占据了80%的时间。最近我们在构建港股的高频因子库，面临的一个巨大挑战是如何获取并清洗原始的Tick流数据。

数据工程师的噩梦 与A股不同，港股的交易指令更加复杂，且由于机构主导，盘口变化极快。如果我们使用传统的爬虫去抓取网页数据，面临的不仅是反爬验证码，还有非结构化的HTML解析带来的巨大延迟。对于特征工程来说，我们需要的是标准化的、字段清晰的JSON数据。

Pipeline设计思路 为了保证入库数据的质量，我们设计了一套基于Python的数据接入管道。在数据源选型上，我们测试了Alltick的API，其数据结构比较符合量化分析的标准。

Step 1: 批量元数据同步 利用HTTP接口，我们设计了定时脚本，用于同步每日的股票代码表、昨收盘价等基础信息。这部分数据作为静态维度表存入数据库。

import requests

# API URL（请根据实际情况替换）
api_url = 'https://api.alltick.co/v1/stock/realtime'
# 设置请求头
headers = {
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0',
    'Accept': 'application/json',
    'apiKey': 'your_api_key'  # 替换为实际的API密钥
}

# 请求参数
params = {
    'symbols': '00700.HK,00005.HK',  # 港股股票代码
    'fields': 'price,volume,change'  # 获取实时价格、成交量、涨跌幅等信息
}

# 发送GET请求
response = requests.get(api_url, headers=headers, params=params)

# 输出结果
if response.status_code == 200:
    print(f"实时行情数据：{response.json()}")
else:
    print(f"请求失败，状态码：{response.status_code}")

Step 2: 实时流式计算 对于价格、成交量等动态特征，我们利用WebSocket接口直接对接流计算引擎（如Flink或纯Python的内存计算）。代码层面，我们需要通过异步IO（AsyncIO）来处理并发数据流，确保在写入数据库之前完成异常值过滤。

import json
import websocket
from loguru import logger

class WebSocketClient:
    def __init__(self, api_url):
        self.api_url = api_url
        self.ws = None

    def connect(self):
        """建立WebSocket连接"""
        self.ws = websocket.WebSocketApp(
            self.api_url,
            on_message=self.on_message,
            on_error=self.on_error,
            on_close=self.on_close,
        )
        self.ws.run_forever()

    def on_message(self, ws, message):
        """接收消息并处理"""
        try:
            data = json.loads(message)
            logger.info(f"实时数据：{data}")
        except Exception as e:
            logger.error(f"处理消息失败：{e}")

    def on_error(self, ws, error):
        """错误回调"""
        logger.error(f"WebSocket错误：{error}")

    def on_close(self, ws, close_status_code, close_msg):
        """关闭连接的回调"""
        logger.info(f"WebSocket连接关闭，状态码：{close_status_code}")

# 使用示例
if __name__ == "__main__":
    ws_url = "wss://api.alltick.co/realtime-data"
    client = WebSocketClient(ws_url)
    client.connect()

技术细节 在处理WebSocket数据时，建议引入loguru等日志模块，对每一条断连、报错进行详细记录。毕竟在模型线上推理阶段，数据的任何中断都可能导致严重的风控事故。

量化工程实战：构建高吞吐量的港股Tick数据清洗管道

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