在进行量化工作的时候, 让人感到崩溃的情况经常发生, 而且这种崩溃往往并不是因为策略模型没有办法被编写出来, 而是因为数据的连接接口突然出现了报错信息, 字段定义出现了不一致的问题, 当请求失败之后还需要花费大量的时间和精力去重新排查代码里的错误。
尤其是当人们打算将行情数据传递给人工智能工具来进行量化的分析任务时, 如果数据的获取层不能够保持稳定可靠的运行状态, 那么后面的利用人工智能进行自动化操作的整体流程就也非常难以顺利推进。
假如你正在进行搜索“量化数据怎么获取”以及“替代K线接口”和“量化分析怎么做”, 这篇文章是能够提供给你一个更加具备工程化特征的思路的, 它建议你应当让行情获取这个环节与AI分析的环节分离开来, 并且要让数据层实现先行的稳定运行。
它是一个面向量化开发者和多市场金融数据服务平台, 让专业人士能够通过统一 SDK 获取标准化金融数据。这个平台支持 A 股、港股、美股等多个市场类别, 并且提供了统一的标的代码格式以及一致的数据输出内容, 其官网信息指出这是一个专业金融数据平台。
官方公开示例仓库也说明了情况, SDK 是通过 PyPI进行分发的, 具体的接口功能要以官方技术文档为准。
为什么会出现这样的情况, 那就是当系统一旦爆出错误的时候, 那个涉及到量化的项目就非常容易陷于停滞不前的状态。
许多量化项目在刚开始开展的时候, 通常会采用一种只要能够获取到数据就算可以的策略。
在今天的时候, 去调用一个接口, 目的是为了获取 A 股里面的相关数据, 到了明天的时候, 再接着拼接另一个港股的数据源信息, 如果遇到需要处理美股的情况, 那就再更换为另外一个专门的库来获取信息。
真正让人觉得很麻烦的情况是, 因为这个策略逐渐变得复杂的这一种状态, 所以导致数据层开始暴露出一些问题来了:
特别是涉及到末尾那个项目。
假使你的工作流是如下的这样一种状况的话。
首先获取行情数据, 然后对其进行清洗操作, 接着计算技术指标, 随后开始分析过程, 最后输出结论。
那么, 行情数据如果本身就不统一的话, 后续进行的每一步工作都需要不断地加入兼容代码。
这也是为什么现在有很多量化开发者开始关注替代K线接口的内容。
先把量化的数据进行统一处理, 然后再把这些数据交给人工智能去处理。
应该有一个比较清晰的架构, 这个架构会是相对清楚的一种状态。
QuantDash↓
标准化 Pandas DataFrame
↓
策略/指标计算
↓
DeepSeek
↓
自然语言分析结果
这种做法存在一个非常明显的优势所在, 那就是。
数据获取层, 它是负责把数据给拿准确的, AI层呢, 它的任务就是去对数据进行理解。
而不是让 去猜测那些不一样来的数据的来源字段, 到底具体是指代的含义是什么。
这个程序的起始位置同样十分明了。
pip install quantdash然后：
from quantdash import QuantDash# 自动读取环境变量 QUANTDASH_API_KEY
qd = QuantDash()
# 获取贵州茅台最近 5 根日K
df = qd.klines.get(
"600519.SH",
period="1d",
count=5,
to_dataframe=True
)
print(df[
[
"symbol",
"name",
"trade_date",
"open",
"high",
"low",
"close",
"volume"
]
])
这里的情况是并没有进行接口的自行拼接操作, 同时也没有去构造那些原本不存在的额外的参数。
官方采用的示例方法, 同样是使用括号以及qd的调用get方法来成功获取数据。
关于通过代码去获取K线的这个过程, 它到底是不是像表面上看起来的那样简单?
如果只是拿最近 N 根 K 线，核心其实就是：
df = qd.klines.get("600519.SH",
period="1d",
count=5,
to_dataframe=True
)
其中：
当您的策略当中若是存在对于分钟级别数据的相关需求状况的话, 那么同样也是可以依托于官方所提供的对应接口来进行正常使用的。
df = qd.klines.get("600519.SH",
period="5m",
count=5,
to_dataframe=True
)
支持的周期涵盖日、周、月、季、年这几个时间段, 还包括 1m、5m、15m、30m、60m 这几个分钟级别的数据。
从量化研究的视角来看，这种设计的核心价值所在, 并不是在于能够省掉几行代码的书写工作, 而在于它成功实现了数据接口层与策略逻辑层之间的分离。
4️⃣ 量化数据拿到后，怎么让分析？
数据已经获取到了, 接下来的步骤就是把相关的信息提交给指定的主体。
官方提供的api, 目前允许的使用手段是这样的, 就是调用方式这一块儿呢, 你可以去借助于对应的sdk来搞定, 不过需要你把这个部分设置成指定的那个值。具体的操作细节可以去查看一下这个部分的api文档就知道了。API ( API 文档)。
首先要进行安装操作步骤。
pip install quantdash openai然后呢, 咱们得把那个简单的一个分析的流程给准备好。
import osfrom quantdash import QuantDash
from openai import OpenAI
# =========================
# 1. 获取 QuantDash 数据
# =========================
qd = QuantDash()
df = qd.klines.get(
"600519.SH",
period="1d",
count=5,
to_dataframe=True
)
# 只把需要分析的字段交给 DeepSeek
data_text = df[
[
"trade_date",
"open",
"high",
"low",
"close",
"volume"
]
].to_string(index=False)
# =========================
# 2. 调用 DeepSeek
# =========================
client = OpenAI(
api_key=os.environ.get("DEEPSEEK_API_KEY"),
base_url="https://api.deepseek.com"
)
response = client.chat.completions.create(
model="deepseek-flash",
messages=[
{
"role": "system",
"content": "你是一名量化研究助手，请基于用户提供的K线数据进行客观分析。
"
},
{
"role": "user",
"content": f"""
请分析下面的股票日K数据：
{data_text}
请从以下角度进行分析：
1. 最近价格变化；
2. 成交量变化；
3. 短期走势特征；
4. 给出需要继续观察的指标。
不要虚构数据，也不要把分析结果当成投资建议。
"""
}
],
stream=False
)
print(response.choices[0].message.content)
这里的核心重点并不是让 本人去主动地抓取市场行情的动态。
而是：
他负责进行数据的收集与管理, 同时也负责将这些材料进行系统的整理, 并且最终要对这些信息进行细致的分析。
这比让人工智能同时去担任寻找数据、清洗数据以及理解数据这三项任务的事情, 还要更加容易进行维护。
在第五条的位置, 我们对这一套方案进行了分析, 并且拿它和那些传统的抓取程序或者是拼接数据的套路做了一个比较。
如果你的需要只是临时性地进行测试, 那么传统的操作方法当然是完全可以实现该目的的。
<强>但是呢, 如果咱们想要把数据真正地整合到量化策略以及回测或者说是人工智能的工作流程里面去的话, 那就可以从下面提到的这几个不同的角度来展开分析和比较了。
对比维度
方案
在传统爬虫的运作模式以及拼接的方案里面。
量化数据获取
统一 SDK
不同的网站还有各种不同的接口, 它们是被分别来处理这些事情的。
替代 K线接口
直接去调用那个关于K线数据的程序接口。
很多情况下, 人们通常需要自己去寻找那些可以作为替代的源头。
标的代码
统一格式，如 .SH
不同的数据源, 其相关的规则可能存在差异。
数据输出
可直接返回
经常需要自行转换
A股/港股/美股
使用那个统一的代码体系。
需要分别适配
复权处理
K线接口提供 参数
需要自行进行处理, 或者需要进行拼接。
接入
整理后即可传递
我们得先把那个字段清洗的事情给解决掉。
维护成本
我们把数据层和把策略层, 给分开来搞。
爬虫、字段、异常处理容易耦合
在这一点上, 大家普遍会感受到一种强烈的关注。
实际上在量化系统之中, 那些真正让人头疼、非常难以去进行维护工作的部分, 通常并不是所谓的策略计算公式, 而是数据工程这一个大块头的内容。
等到那个数据层的标准化程度达到了足够高的状态之际, 你就能够腾出相应的精力了, 从而把更多的时间去投入到关于那些因子的研究中, 去专注于信号的挖掘工作, 把时间花在回测这个环节上面, 还有把宝贵的时间分配给人工智能分析的领域。
第六, 展现一个更加具备实用价值的AI量化工作流。
要是我们再往大里说, 那么就能搭出这样一个框架: 结构如下。
QuantDash↓
标准化行情数据
↓
Pandas / TA-Lib
↓
技术指标与因子
↓
DeepSeek
↓
生成研究分析报告
比如说, 你能够首先运用相关的方式去取得 K 线数据。
df = qd.klines.get("600519.SH",
period="1d",
count=100,
to_dataframe=True
)
然后接着, 再采用, 或者通过 TA-Lib 这个工具来进行计算的这样一个操作:
最后的时候, 把之前已经进行了各种计算、得出结果的那些数据交出去。
这样做的好处是。
数学计算是由系统来完成的，语言分析是交由人工智能来做成的。
请不要让大模型去替代那些具有确定性的计算工具。
当进行跨市场量化相关操作的时候, 统一代码这一件事情确实显得尤其重要。
把你的策略从A股这个地方扩展到全球的各个市场的时候, 数据标准变得非常重要这一件事情的重要程度会再一次增加。
例如：
600519.SH A股00700.HK 港股
AAPL.US 美股
请使用那种由统一的符号加上代码, 再紧接着交易所后缀这种格式来表示。
在官方公开仓库之中, 也清晰地列出了A股市场、ETF基金市场、港股市场以及美股市场所对应的具体代码格式信息。()。
换句话说, 这让策略代码能更容易地去按照统一的数据结构来进行组织, 就不需要再那样去做了:
if market == "CN":# 一套逻辑
elif market == "HK":
# 又一套逻辑
elif market == "US":
# 再写一套
对于那些需要长期进行维护的量化项目来说，这种差异是非常具有实际意义的。
在第8个常见问题解答部分, 我们被问到, 该功能是否能够替代K线接口。
如果你的主要目的, 是通过相关方式, 去获取那些已经标准化好的 K线数据的话, 那么建议你一定要多多关注一下, 相关的 .get() 方法和 .batch() 接口功能。
关于具体的参数情况以及所支持的数据能力相关内容, 建议大家去查阅官方提供的那份技术文档, 就拿那个作为最准确的依据吧, 下面就是相关的简介部分。
用户可以去查看官方示例代码和项目说明, 路径是-net/目录下的内容, 里面包含了官方SDK以及面向特定市场的软件开发工具包。这个开发工具包能够提供包括A股、港股和美股在内的金融数据接口服务。
第二个问题, 获取到的数据能不能够直截了当地交给您呢。
可以考虑使用我们这篇文章里面提到的那种思路, 首先处理文本或者结构化的数据, 然后接着通过接口程序来获取想要的信息。
官方 API 的支持已经到位了, 你可以直接使用这样的调用途径。你能够在客户端设置模块里面把API地址配置好, 然后就可以开始调用模型了。如果你想要了解更多细节信息的话, 可以去查看一下API文档。
最后的这个步骤, 就是要把涉及数据接口的那一层面给先解决好。
如果您眼下正在进行量化投资方面的工作, 却会经常碰上这样的情况。
在接口出现报错情况的时候, 需要关注数据字段, 以及跨市场的代码是怎么进行的复权处理, 最后确认AI 数据所要求的输入格式。
考虑到这些工程问题已经被拖住了, 那还不如干脆先着手把数据层进行标准化这一工作。
用户是可以前往专业金融数据平台那里去免费注册的, 而且在注册成功之后还能够直接获取到API这个密钥, 接下来就是再按照官方那个文档的步骤去把SDK接好了。
