量化交易系统开发-实时行情自动化交易-3.3.数据采集流程

19年创业做过一年的量化交易但没有成功，作为交易系统的开发人员积累了一些经验，最近想重新研究交易系统，一边整理一边写出来一些思考供大家参考，也希望跟做量化的朋友有更多的交流和合作。

接下来说说数据采集流程，后面也会给出一些代码的示例。

数据采集流程是自动化交易系统中将数据源连接到策略执行的桥梁，通过科学有效的采集流程，确保采集到的数据既符合实时性要求，也具备准确性和稳定性。数据采集流程主要包括连接建立、数据订阅、数据处理与存储，以及错误处理和重连机制。以下是数据采集流程的详细扩展。

3.3.1 连接建立

数据采集的第一步是与交易所或第三方数据供应商的 API 建立连接。连接的建立方式取决于数据采集的具体需求：

• REST API 连接：在使用 REST API 进行数据采集时，系统需要通过周期性的 HTTP 请求获取数据，例如通过 GET 请求来获取最新的行情数据和订单簿信息。在建立连接时，需要初始化必要的 API 密钥、设置请求的 URL 和参数。为了避免触发交易所的频率限制，系统应设计好合理的调用频率，通常采用轮询机制定期请求。

• WebSocket 长连接：对于需要实时数据的采集场景，如订单深度、成交明细等，系统会与交易所的 WebSocket 建立长连接。通过 WebSocket，系统可以与交易所建立持久化连接，交易所会主动向客户端推送数据，以实现实时性。连接建立时，需要进行握手验证，并根据策略的需求订阅相应的数据频道。例如，可以订阅某个交易对的价格变动、订单深度、成交记录等。

为了保证连接的安全和稳定，系统还需要进行身份验证和加密通信，尤其是在使用第三方供应商的数据时，通常会涉及到 API 密钥、令牌等认证方式。

3.3.2 数据订阅

在建立连接后，下一步是根据策略的需求订阅特定的数据类型。订阅的内容可以是多种类型的市场数据，具体包括：

• K线数据（OHLCV）：系统可以订阅不同时间周期的 K 线数据，例如 1 分钟、5 分钟、15 分钟、日线等。这些数据用于策略分析市场趋势。

• 订单深度：对于高频交易和做市策略，订单深度的数据非常重要。系统可以订阅买一到买 N 和卖一到卖 N 的价格和数量信息，以实时了解市场流动性和买卖力量。

• 成交记录（Trade Ticks）：订阅每笔成交的详细信息，包括成交价格、数量和时间。成交记录可以用来捕捉市场情绪，判断市场的买卖力量变化。

• 行情数据（Ticker）：包括某个交易对的最新成交价格、最高价、最低价、24 小时交易量等，用于策略进行实时行情跟踪和判断。

在订阅数据时，需要合理规划订阅的内容，以避免不必要的数据负载导致的系统性能问题。尤其在高频交易中，只订阅必要的数据有助于降低系统的延迟。

3.3.3 数据处理与存储

采集到的数据往往是原始的，需要进行处理后才能用于策略执行和分析。数据处理包括格式转换、数据清洗、去重、数据修正等多个步骤：

• 格式转换：交易所或数据供应商返回的数据通常是 JSON 格式的，需要将这些数据转换为系统内部使用的结构化格式。例如，将行情数据解析为 Python 的字典对象，方便后续的处理和存储。

• 数据清洗：在获取数据的过程中，可能会遇到数据异常或错误的情况，如缺失值、重复数据等。数据清洗步骤通过对数据的校验和修复，保证数据的质量。比如，对于缺失的数据可以使用插值法补全，对于重复的数据进行去重。

• 数据修正：有时交易所的数据可能存在误差，例如价格的剧烈跳动或错误的数据点，这些可能是由于交易所的故障或网络延迟造成的。数据修正步骤可以过滤掉这些明显异常的数据点，以提高策略的稳定性。

处理完的数据需要保存到内存或数据库中：

• 内存缓存：对于实时性要求高的数据（如最新行情和订单簿），通常会保存在内存中，以便快速访问。可以使用诸如 Redis 这样的内存数据库来存储实时数据，保证低延迟的读写。

• 本地存储：历史数据和需要持久化的数据会保存到本地数据库中，例如使用 MySQL、PostgreSQL 等关系型数据库，或使用 MongoDB 等 NoSQL 数据库。历史数据的存储对于策略回测和优化非常重要。

3.3.4 数据校验与同步

为了确保数据的准确性，数据采集流程中需要加入数据校验和同步机制：

• 实时数据校验：通过从多个数据源采集同一市场的行情数据进行对比，确保数据的一致性。例如，如果系统从两个交易所同时获取 BTC/USDT 的价格数据，并发现数据之间存在较大偏差，则需要对数据进行进一步的核查或发出警报。

• 定期数据同步：对于历史数据，系统可以定期从交易所 API 获取完整的数据集，以与本地存储的数据进行比对，发现并补充遗漏的数据，保证历史数据的完整性。这在策略回测中尤为重要，因为历史数据的缺失或错误会直接影响策略的评估结果。

3.3.5 错误处理与重连机制

在数据采集过程中，错误处理与重连机制是保证系统稳定性和连续性的重要部分。由于网络波动、交易所服务器故障、API 限制等原因，数据采集过程中可能会发生连接中断或请求失败的情况：

• 网络连接错误处理：当 REST API 请求失败时，系统应尝试进行多次重试，并设置合理的重试间隔以避免频繁请求导致 IP 被封禁。例如，可以采用指数退避策略逐步增加重试时间间隔，以提高重试的成功率。

• WebSocket 重连机制：在 WebSocket 连接断开后，系统需要及时尝试重新连接。为了防止频繁的重连导致服务器压力过大，可以设置逐渐增加的重连时间间隔，或在多次重连失败后切换到备用的数据源。系统应同时保存当前的数据订阅状态，确保在重连后能够自动恢复之前的订阅内容。

• API 限流处理：在使用 REST API 时，如果由于请求过于频繁而触发交易所的限流机制，应降低请求频率并等待一段时间后再尝试。系统可以设计一个限流队列，将需要请求的数据排队处理，以避免请求超出限制。

3.3.6 日志记录与分析

为了保证数据采集流程的透明性和可维护性，需要对整个数据采集过程进行日志记录：

• 连接日志：记录每次 API 连接的建立和断开情况，包括连接时间、连接成功或失败的原因等。如果发生连接问题，日志能够帮助开发者快速定位问题所在。

• 数据日志：记录每次获取的数据内容、数据处理的结果、数据异常的处理情况等。对于清洗或修正的数据，日志中应注明具体的修正内容，以便后续进行数据审计和分析。

• 错误日志：记录采集过程中发生的错误，包括网络故障、API 调用失败、数据异常等。错误日志对于提高系统的健壮性和调试系统问题非常重要。

这些日志不仅用于实时监控系统的运行状态，还可以用于后续的性能分析和系统优化，帮助开发者了解数据采集的瓶颈，并进行有针对性的改进。

3.3.7 数据采集流程的优化

为了提高数据采集流程的效率和稳定性，可以从以下方面进行优化：

• 并行与异步处理：为了提高数据采集的效率，系统可以采用并行或异步的方式进行多线程数据采集。例如，使用 Python 的 asyncio 库来异步请求多个交易对的数据，减少等待时间，从而提高整体的采集效率。

• 分布式采集架构：对于需要采集大量数据的场景，可以设计分布式的采集架构，将不同的数据采集任务分配到不同的服务器上，降低单个节点的压力，提高系统的可扩展性。

• 数据压缩与缓存：对于实时数据，可以使用内存缓存机制来加速数据的读取速度，同时对于长时间未变动的数据可以进行压缩，减少存储空间和网络带宽的占用。