核心结论: 所有交易框架都需要数据,但不一定需要你自己建设数据源或数据库。开源框架通常主要提供计算和交易引擎;商业平台往往同时提供数据。软件免费,不代表行情数据也免费。
不同框架的数据模式
| 框架/平台 | 数据从哪里来 | 是否要另找数据源 |
|---|---|---|
| Freqtrade | 从Binance、OKX等交易所下载K线并读取实时行情 | 初期通常不需要 |
| TqSdk | 信易科技的期货历史与实时数据服务 | 通常不需要,部分权限可能收费 |
| 聚宽、米筐、掘金 | 平台提供行情、财务、因子和实时数据 | 平台内通常不需要 |
| QMT、PTrade | 券商终端提供本地历史和实时行情 | 取决于券商版本和权限 |
| vn.py、WonderTrader | 接数据服务、券商网关或本地数据库 | 基本需要 |
| Qlib、RQAlpha开源版 | 本地数据集或自定义数据包 | 正式研究需要 |
| LEAN本地版 | 本地历史数据+实盘数据商/券商 | 需要 |
| QuantConnect Cloud | 云平台数据集和实时数据服务 | 通常不需要,部分收费 |
| NautilusTrader、Backtrader | 交易所、券商、数据商、CSV或数据库 | 需要 |
分市场理解
1. 加密货币
Freqtrade第一阶段通常可直接使用交易所OHLCV数据,不必先购买独立数据源。但高频、订单簿、逐笔成交、多年资金费率、下架币种和精确冲击研究往往需要更完整的数据。
2. 中国A股
聚宽、米筐、掘金、QMT和PTrade一般附带数据;vn.py、Qlib、WonderTrader则通常要接RQData、JQData、Tushare、Wind、iFinD、XtQuant或券商行情。
严谨A股回测不能只有OHLCV,还需上市退市、分红复权、ST、涨跌停、停牌、指数历史成分、财务披露时间、印花税和最小交易单位。
3. 中国股指期货
TqSdk或商业期货平台通常更省事。使用vn.py+CTP时,CTP主要解决实时行情、下单和成交回报;长期历史数据仍可能需要独立来源。
期货数据还要处理真实月合约、主力切换、连续合约拼接、结算价、保证金历史、交割日、换月、涨跌停和强平规则。
4. 美股
QuantConnect Cloud提供大量数据;开源LEAN本地运行则需要本地数据,实盘还需券商或专业实时数据服务。IBKR、Alpaca能提供执行和部分数据,但完整研究常需另备历史数据。
严谨回测还需分红拆股、退市股票、代码变更、公司行动、做空可用性、借券费、盘前盘后和交易所日历。
现阶段怎样做最合理
- **加密试验:**Freqtrade直接下载交易所数据。
- **A股入门:**先用平台或券商终端自带数据。
- **股指期货:**先用TqSdk数据和模拟环境。
- **美股:**先用QuantConnect Cloud或Alpaca Paper。
- **长期采用开源框架后:**再建设统一的本地历史数据仓库。
即使平台供数,也要保存研究证据
- 数据提供商、接口和获取时间;
- 原始文件或冻结快照;
- 时间范围、标的、频率、时区和K线边界;
- 复权、连续合约和缺失异常处理方法;
- 文件哈希、数据授权范围和回测版本。
核心结论: 初期通常不用“自己的数据源”,但可复现的长期量化研究,最终应拥有自己的数据快照和数据治理流程。
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