因子挖掘的基础设施：如何构建高保真的外汇 Tick 数据流？

由bqb18wzv创建，最终由bqb18wzv更新于2026-01-28 08:00 被浏览 1 用户

在 AI 量化领域，模型的预测能力上限取决于数据质量（Garbage In, Garbage Out）。对于外汇这种高信噪比的市场，Tick 级别的数据清洗和录入是构建任何高频因子的前置条件。

很多宽客（Quant）在做特征工程时，习惯使用 1 分钟 K 线（OHLC）。但在外汇市场，大量的信息（如买卖盘口的微观失衡）是隐藏在 Tick 数据流中的。普通的 REST API 往往会有数据采样偏差，无法还原真实的市场微观结构。

为了获取未经采样的原始报价，我们需要构建一套流式数据管道。我个人倾向于使用 Python 的 WebSocket 协议直接对接行情源。以我最近接入的 AllTick 数据源为例，其推送的数据结构非常适合直接转化为 Pandas DataFrame 进行实时计算。

我们需要一个稳定的连接器，能够处理心跳维持和异常断连。

pip install websocket-client requests

对于订阅多个标的（如 EURUSD, USDJPY, AUDUSD），我们需要在数据到达的瞬间打上本地接收时间戳，以便后续计算网络延迟因子。

import websocket
import json

def on_message(ws, message):
    data = json.loads(message)
    print(f"{data['symbol']} | {data['price']} | {data['time']}")

def on_open(ws):
    subscribe_msg = {
        "action": "subscribe",
        "symbols": ["EURUSD", "USDJPY"]
    }
    ws.send(json.dumps(subscribe_msg))

ws = websocket.WebSocketApp(
    "wss://api.alltick.co/forex/realtime",
    on_open=on_open,
    on_message=on_message
)

ws.run_forever()

为了训练强化学习模型，我们需要积累足够的样本。将实时流落盘为 CSV 或 HDF5 格式是必要的步骤。

import csv
from datetime import datetime

def save_tick(data):
    with open("forex_tick.csv", "a", newline="") as f:
        writer = csv.writer(f)
        writer.writerow([
            datetime.now(),
            data["symbol"],
            data["price"]
        ])

有了这套数据接入方案，你就可以开始尝试计算诸如“订单流不平衡（Order Flow Imbalance）”这样的高频因子了。记住，真正的阿尔法（Alpha）往往就藏在这些大众容易忽略的 Tick 数据细节里。

因子挖掘的基础设施：如何构建高保真的外汇 Tick 数据流？

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