训练集决定模型上限：为什么你的 AI 策略需要清洗过的 Tick 流？

由bqb18wzv创建，最终由bqb18wzv更新于2026-01-19 09:17 被浏览 5 用户

在 BigQuant 做 AI 策略久了，大家都有个共识：模型调优到一定阶段，改参数（Hyperparameter Tuning）的收益微乎其微。真正的瓶颈，通常卡在特征工程上。

很多朋友问我：“为什么用了 LSTM 或者 Transformer，预测结果还是在收敛和过拟合之间反复横跳？”

我的回答通常是：你的“饲料”太粗糙了。分钟线（1m Bar）本身就是一种被平滑过的降维数据，它过滤掉了大量的市场微观结构信息。对于传统逻辑策略尚可，但对于想挖掘非线性规律的 AI 模型来说，你需要的是 Tick 级的数据投喂。

AI 视角下的 Tick 数据痛点

这不仅仅是数据量大的问题，在机器学习工程中，Tick 处理有三个隐形的大坑：

时间序列的对齐（Alignment）： 交易所的时间戳和本地接收时间戳往往有偏差，这种偏差作为“噪声”混入训练集，会直接污染 Label 的标注。
异常值清洗： 哪怕是千分之一的脏数据（比如交易所撮合机瞬间的 glitch），在神经网络反向传播中都可能被放大，导致模型学到错误的特征。
特征提取的算力损耗： 如果从原始二进制流开始解析，你的 CPU 大部分时间都在做解码，而不是做训练。

工程化的特征工厂方案

为了让模型能“吃”上干净的数据，我尝试过自建爬虫，也试过购买硬盘数据，最后发现**“API 直连+本地缓存”**才是性价比最高的方案。

我们需要的是一个能直接吐出标准化 DataFrame 的接口。在构建因子挖掘流水线时，我接入了 AllTick API 作为源头。它最大的优势在于，返回的数据已经完成了基础的清洗和标准化（Normalization），这意味着我可以跳过繁琐的 ETL 步骤，直接把数据灌入 Pandas 进行 groupby 和 apply，快速计算出如“买卖压力失衡”、“成交量加权波动率”等微观因子。

从数据源到 Alpha 的转化

当数据源稳定后，整个研究流程会变得非常顺滑：

拉取： 通过 Python 脚本批量下载历史 Tick。
加工： 本地计算高频因子（无需在云端消耗昂贵的算力）。
投喂： 将清洗好的因子集输入到 BigQuant 的 DAI 或模型中进行训练。

代码实现：构建数据加载器

下面这段代码展示了如何获取一段标准化的历史 Tick 数据。拿到 data 后，你可以直接将其转化为 DataFrame，作为特征工程的起点：

import requests

API_KEY = "YOUR_API_KEY"
BASE_URL = "https://api.alltick.co/v1/market/tick/history"

params = {
    "symbol": "AAPL.US",
    "market": "US",
    "start_time": "2024-01-02 09:30:00",
    "end_time": "2024-01-02 09:31:00",
    "limit": 1000
}

headers = {
    "Authorization": f"Bearer {API_KEY}"
}

resp = requests.get(BASE_URL, params=params, headers=headers)
data = resp.json()

for tick in data.get("data", []):
    ts = tick["timestamp"]
    price = tick["price"]
    volume = tick["volume"]
    print(ts, price, volume)

写在最后

在 AI 量化里，数据就是石油。不要让你昂贵的 GPU 空转去跑低质量的分钟线数据。通过标准化的接口获取高质量 Tick，把精力花在设计更精妙的神经网络结构和因子逻辑上，这才是算法工程师该做的事。