面向个人量化交易者的数据收集与基础架构综合指南

引言

报告目的

本报告旨在为寻求进入量化交易领域的个人交易者，提供一份权威且全面的专家级指南，内容聚焦于数据收集、存储与管理的关键环节。本报告将直接回应您关于所需数据类型、数据来源（特别是针对中国市场）以及如何实现关系型与时序混合数据库架构的具体问题。

数据驱动的必要性

在量化交易领域，数据的质量、广度和结构不仅仅是策略的输入，更是竞争优势的核心来源 1。一个稳健、高效的数据基础设施是所有成功策略赖以建立的基石 3。本报告将系统性地引导您从数据概念的理解，到数据采集与存储的实践，构建起支撑未来交易事业的坚实地基。

报告结构

本报告共分为六个部分，其结构遵循从基础概念到实践操作的逻辑顺序，确保将所有研究信息融会贯通，提供深刻且可行的见解。报告将首先建立一个清晰的数据分类框架，然后深入探讨数据时间粒度的选择，接着为您设计一套混合数据库架构的技术蓝图，并强调数据质量控制的重要性。最后，报告将提供一份详尽的数据源、API和平台工具清单，并以一份战略性的实施路线图收尾。

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第一部分：量化数据的框架体系

本部分将构建一个清晰的金融数据分类法，超越简单的定义，深入阐释每个数据类别的战略意图。

1.1 交易数据的三大支柱：市场数据、基本面数据与另类数据

支柱一：市场数据（“是什么”与“有多少”）

定义：这是最基础的数据层，直接反映了市场交易活动的结果。它是数值化的、可度量的，并聚焦于价格和成交量 1。

核心组成部分：

• 价格数据：开盘价（Open）、最高价（High）、最低价（Low）、收盘价（Close），即OHLC。这是绝大多数技术分析和趋势跟踪模型的基石 1。

• 成交量数据：在特定时期内交易的股票或合约数量。成交量对于确认趋势、识别流动性以及作为资金流（MFI）等指标的输入至关重要 1。

• 买卖盘数据（Bid-Ask Data）：市场参与者愿意购买（买价）和出售（卖价）的价格。两者之间的价差是衡量流动性和交易成本的关键指标。

• 订单簿数据（Market Depth）：按价格水平排列的未成交买卖订单列表。对于分析市场微观结构的高频策略而言，这是必不可少的数据。

支柱二：基本面数据（“为什么”）

定义：此类数据超越了市场活动本身，旨在评估一家公司或一个经济体的内在价值和财务健康状况。它是价值投资的基石，并越来越多地被整合到量化模型中 8。

核心组成部分：

• 公司财务数据：从官方财报文件（如美国的10-K年报和10-Q季报）中提取的数据，包括利润表、资产负债表和现金流量表 11。

• 财务比率（价值因子）：用于简化分析的衍生指标，例如市盈率（P/E）、市净率（P/B）、债务权益比（D/E）以及企业价值与销售额之比（EV/Sales）8。这些是“因子投资”策略的关键。

• 宏观经济指标：反映整体经济健康状况的数据，如国内生产总值（GDP）增长率、通货膨胀率、失业率以及央行的利率变动 2。

支柱三：另类数据（“优势所在”）

定义：非传统的数据源，通过提供市场或基本面数据中无法获得的信息，或更早地提供这些信息，从而带来信息优势 15。这是一个快速发展的领域，也是量化分析师寻找阿尔法（alpha）收益的热点 16。

核心组成部分：

• 情绪数据：从新闻文章、社交媒体（如Twitter、StockTwits）和财报电话会议记录中提取。利用自然语言处理（NLP）技术来衡量正面或负面情绪 6。

• 卫星与位置数据：通过卫星图像监控实体资产（如石油储罐水平、零售店停车场车流量），或通过移动设备的地理位置数据追踪客流量 15。

• 交易数据：聚合的信用卡交易记录或网站/App使用指标，可实时洞察消费者行为和公司销售情况 15。

• 企业与政府数据：诸如公司高管专机飞行轨迹、员工福利计划文件（BizQualify）或专利申请等信息 15。

1.2 数据与策略的映射：何种数据驱动何种模型

选择何种数据并非随意的决定，而是由策略的内在逻辑所决定的。本节将数据（“是什么”）与策略（“如何做”）联系起来。

• 趋势跟踪与动量策略：主要由市场数据（OHLC价格、成交量）及其衍生技术指标（如移动平均线、相对强弱指数RSI）驱动 5。其核心假设是历史价格走势能够预测未来。

• 均值回归与统计套利：依赖市场数据来识别那些价格显著偏离其历史均值或相关资产组的资产 5。对于配对交易（统计套利的一种形式），需要至少两种相关资产（如可口可乐 vs. 百事可乐）的历史价格序列 18。

• 价值与质量投资（因子模型）：主要由基本面数据驱动。模型旨在系统性地识别被低估（低P/E、P/B）或基本面强劲（高ROE、低负债）的股票 8。

• 事件驱动与情绪分析：高度依赖另类数据。例如，利用新闻情绪 17 在财报发布或并购事件 23 前后进行交易，或利用社交媒体情绪来预判市场心理的转变 15。

• 量化基本面（Quantamental）策略：一种混合方法，将基本面数据与市场数据，甚至另类数据相结合。其目标是将量化模型的严谨性与基本面分析的背景理解力融为一体 9。

交易策略的选择与数据的可获得性之间存在着根本性的因果联系。一个交易者无法在没有Tick级订单簿数据的情况下运行高频做市策略，也无法在没有干净、历史悠久的基本面数据的情况下实施深度价值策略。这意味着构建量化系统的第一步是进行双重评估：“我对哪些策略感兴趣？”以及“我能实际且经济地获取哪些数据来支持这些策略？”

此外，传统“量化”（技术）投资与“基本面”投资之间的界限正在变得模糊 10。最复杂的策略如今已开始融合所有三大数据支柱。对于个人交易者而言，这意味着一个仅为市场数据设计的系统可能在长期竞争中处于劣势。系统架构必须具备可扩展性，以便随着策略的演进而逐步整合基本面和另类数据源。这种前瞻性思维将从第一天起就影响数据库的模式设计和数据采集管道的构建。

表1：数据类型与对应交易策略

策略类别	核心逻辑	主要数据支柱	具体所需数据	示例指标/模型
趋势跟踪	价格沿单一方向的运动趋势会持续	市场数据	历史OHLCV数据	移动平均线交叉
均值回归	资产价格会回归其历史均值	市场数据	成对资产的历史价格序列	协整检验、Z-score
因子投资（价值）