数据工程视角：如何构建高质量的港美股行情管道（Pipeline）

由bqb18wzv创建，最终由bqb18wzv更新于2026-01-20 09:12 被浏览 2 用户

在量化投资的产业链中，Alpha 挖掘往往被视为皇冠上的明珠，但资深从业者都知道，数据管道（Data Pipeline）才是那顶皇冠的底座。特别是涉及到港股这种国际化市场，数据的时效性和规范性直接决定了模型的上线存活率。

构建一个健壮的行情管道，核心难点在于处理“脏数据”和“异构数据”。

实时性的物理极限 对于 Tick 级别的数据，网络IO是最大的瓶颈。在工程实践中，我们几乎清一色采用 WebSocket 协议。相比于 RESTful API，它减少了头部开销，并且能够维持长连接状态，这对于捕捉港股早盘和尾盘的剧烈波动至关重要。
异构数据的统一治理 这是数据工程师最头疼的问题。不同交易所、不同上游服务商的数据字段定义完全不同。如果不在入口处进行治理，后续的特征工程（Feature Engineering）将寸步难行。一种高效的解决思路是引入“中间件模式”，或者直接采用具备多市场统一数据结构的接入方案（例如行业内 AllTick API 的做法），确保流入数据库的每一条数据都具有完全一致的 Schema（如 symbol, timestamp, price, volume）。
扩展性设计当你的关注点从单一标的扩展到全市场扫描时，订阅逻辑必须支持动态增删。

以下展示的是一个经过精简的行情接入端代码，它展示了如何处理 WebSocket 的握手、订阅以及初步的数据解析：

import websocket
import json

def on_message(ws, message):
    data = json.loads(message)
    if "data" in data:
        tick = data["data"]
        price = tick.get("last_price")
        ts = tick.get("timestamp")
        print(f"price={price}, time={ts}")

def on_open(ws):
    subscribe_msg = {
        "cmd": "subscribe",
        "args": {
            "symbol": "HKEX:HSI",
            "type": "tick"
        }
    }
    ws.send(json.dumps(subscribe_msg))

if __name__ == "__main__":
    ws = websocket.WebSocketApp(
        "wss://stream.alltick.co",
        on_open=on_open,
        on_message=on_message
    )
    ws.run_forever()

在这个基础上，你可以进一步接入 Kafka 或 RabbitMQ，将实时数据分发给计算节点，完成从数据获取到因子计算的闭环。