AI 量化的尽头是数据清洗？谈谈如何构建高质量的跨境资产训练集
由bqb18wzv创建，最终由bqb18wzv 被浏览 4 用户
在 AI 量化圈子里，有一个大家心照不宣的秘密：如果你问一个 Quant 他哪怕一天的时间花在哪，他大概率会告诉你他在“洗数据”。
设计一个 LSTM 或者 Transformer 模型来预测股价走势，听起来很高大上。但当你真正动手时，你会发现最崩溃的不是调参，而是数据的缺失和异常。尤其是当我们把视野投向全球市场——美股、港股、外汇、贵金属混在一起的时候。
你拿到一份 CSV，结果发现美股的某个代码在某天的数据是空的，或者外汇的收盘价出现了 10 倍的异常跳跃。用这样的垃圾数据（Garbage In）去训练模型，得到的必然是垃圾模型（Garbage Out）。我曾经为了复现一篇关于多资产相关性的论文，花了整整两周时间去对齐不同交易所的时间戳和汇率换算。那时候我真觉得，我不是个宽客，我是个数据保洁员。
效率的低下，直接扼杀了创新的可能。 当你把精力都耗费在修补数据漏洞上时，你就没有时间去思考因子的构建和模型的迭代。
为了改变这种“手工作坊”式的研发状态，我开始重新审视我的数据基础设施（Data Infrastructure）。我需要的不仅仅是一个能给我“现在的价格”的接口，我更需要一个拥有深厚历史数据沉淀且标准化的数据库。
这就是我引入 AllTick API 此时介入我的工作流的原因。
对于做 AI 训练的人来说，AllTick 的价值在于它极大地降低了特征工程的门槛。 首先，它的数据源极其丰富，覆盖了主流的跨境金融资产。这意味着如果我想训练一个“美元指数对黄金和比特币影响”的多模态模型，我不需要去对接三个不同的 API，直接在一个接口里就能拉取所有历史数据。 其次，数据的一致性极好。时间序列是连续的，异常值极少，这直接节省了我 80% 的预处理时间。我可以把拉下来的数据直接灌入 Pandas 进行 dataframe 处理，然后喂给 PyTorch。
工作方式的改变是显而易见的： 以前：找数据 -> 写脚本爬取 -> 清洗异常值 -> 对齐时间 -> 发现数据不够 -> 重复上述步骤。 现在：通过 AllTick API 拉取历史数据 -> 简单的归一化处理 -> 开始训练模型。
这种从“繁琐基建”到“专注策略”的释放，对于量化研究员来说是无价的。我们应该把算力用在寻找 Alpha 上，而不是消耗在纠结 API 的格式上。
如果你正在构建自己的量化投研平台，或者苦于找不到高质量的跨境历史数据来训练你的 AI 模型，不妨去ALLTICK API探索一下。高质量的数据，才是 AI 量化的燃料。别让劣质煤炭毁了你的发动机。
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