量化交易系统开发-实时行情自动化交易-数据的种类

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。

下面介绍一下数据的种类。

在自动化交易系统的数据采集中，不同种类的数据对于策略的开发和执行至关重要。不同类型的市场数据有助于更好地分析市场动态，判断趋势，制定交易决策。以下是自动化交易系统中常见的数据种类及其在交易中的作用的详细扩展。

3.4.1 K线数据（OHLCV）

K线数据，也称为 OHLCV（Open, High, Low, Close, Volume），是交易系统中最常用的基础数据类型之一。K线数据将某个时间周期内的市场信息进行汇总，形成开盘价、最高价、最低价、收盘价及成交量。

• 开盘价（Open）：在某个时间周期的第一个成交价格，开盘价反映了市场的初始情绪。在某些策略中，例如日内交易策略，开盘价可以作为重要的参考指标。

• 最高价（High）和最低价（Low）：在该时间周期内的最高成交价格和最低成交价格。它们用于计算市场的波动范围，帮助交易者了解市场在该时间段内的振幅。最高价和最低价对于技术分析中常用的波动性策略、支撑和阻力位分析具有重要意义。

• 收盘价（Close）：在某个时间周期的最后一个成交价格。收盘价通常被认为是最重要的价格，反映了市场的最终看法，是很多技术指标计算的基础，例如均线（Moving Average）。

• 成交量（Volume）：在该时间段内的总成交量，反映了市场的活跃程度和流动性。成交量的变化是价格趋势的重要参考，可以帮助判断价格的上涨或下跌是否得到了市场的支持。

K线数据通常被用来进行技术分析，例如布林带（Bollinger Bands）、相对强弱指数（RSI）、移动平均线（MA）等指标的计算，是趋势跟踪和均值回归策略的基础数据。

3.4.2 交易数据（Trade Ticks）

交易数据，也称为 Trade Ticks，是指每一笔具体成交的信息，包括成交时间、成交价格、成交量、交易方向等。这类数据为市场的微观结构分析提供了基础，尤其是在高频交易和短线策略中，交易数据起到了至关重要的作用。

• 时间戳（Timestamp）：记录每笔交易的具体时间，通常精确到毫秒级。这对于高频交易和超短线策略尤为重要，帮助捕捉市场的短期波动和快速的价格变化。

• 成交价格（Price）：每笔交易的实际成交价格。对交易价格的变化进行跟踪，可以分析市场的价格走势并识别市场的微观趋势。

• 成交量（Volume）：每笔交易的成交量，帮助了解单个大额交易对市场的影响程度，可以用于分析市场的流动性和市场情绪。

• 交易方向（Buy or Sell）：交易方向通常由主动性决定，即买方是否以卖价成交或者卖方是否以买价成交。主动买入和主动卖出可以反映市场中多空力量的对比，有助于判断市场的短期情绪和趋势。

交易数据常被用于构建市场微观结构模型、分析市场深度以及做市策略中。通过对每一笔交易的详细分析，可以捕捉到市场中大资金的动向，例如通过识别大额的主动性买单或卖单来判断趋势的可能反转。

3.4.3 订单数据（Order Book）

订单数据记录了市场中所有挂单的情况，包括买单和卖单的价格、数量以及挂单的位置。订单数据反映了市场的供需情况，是交易系统中重要的参考数据，尤其是对高频交易和做市策略来说。

• 买卖深度（Bid and Ask Depth）：买单和卖单的累积数量以及其对应的价格，通常展示从最优买价到最优卖价的深度数据。订单深度可以用来分析市场的流动性，以及在不同价格水平上的市场供需分布。

• 买卖价格和数量（Bid and Ask Prices and Volumes）：最优买价和最优卖价，以及不同价位上的买卖挂单数量。通过分析这些挂单数据，可以识别市场的支撑和阻力位，并预测市场可能的价格变动。

• 订单变化（Order Book Changes）：订单是不断变化的，随着新的买单或卖单的加入，或者已有挂单的撤销，订单中的数据也会发生变化。通过对订单的实时跟踪，可以观察到市场中潜在的大资金流动，判断市场的瞬时供需变化。

订单数据在做市策略和套利策略中尤其重要，可以用来寻找市场中的价格差异，设计出在不同市场之间进行套利的机会。此外，在高频交易中，订单数据用来捕捉瞬间的流动性缺口，抓住有利的交易机会。

3.4.4 市场深度数据（Market Depth）

市场深度数据是一种扩展的订单簿数据，展示了不同价格档位上的挂单数量和累积成交量。市场深度是衡量市场流动性和价格冲击成本的重要指标。

• 累积挂单量（Cumulative Order Size）：展示从当前价格到某个价格区间内的累积买单和卖单的数量。通过观察累积挂单量，可以分析某个价格区间内是否存在较大的阻力或支撑，例如大量的卖单可能会阻碍价格的上涨。

• 市场流动性分析：市场深度数据反映了市场中不同价位的流动性情况。如果某个价格区间内的买卖挂单量非常少，可能意味着在该区间内价格会快速变动，这对高频交易者是一个需要关注的风险点。

• 滑点测算：滑点是实际成交价格与预期成交价格之间的差异，通常在市场流动性不足或成交量非常大的情况下发生。通过分析市场深度，可以预估在特定的交易量下，价格可能发生的滑点情况，从而更好地控制交易成本。

3.4.5 衍生数据（Derived Data）

衍生数据是基于原始市场数据经过计算得到的各种指标和统计数据，用于辅助交易决策和风险管理。

• 技术指标：例如均线（MA）、相对强弱指数（RSI）、布林带（Bollinger Bands）等，都是基于价格和成交量的历史数据计算得出的。技术指标是很多交易策略的核心，用于识别市场趋势、判断超买或超卖状态。

• 买卖盘强度（Order Imbalance）：通过比较买盘和卖盘的总量，得出市场的买卖盘强度。例如，如果买盘的数量远大于卖盘，则市场可能处于上行趋势中。买卖盘强度是判断市场短期动向的一个重要信号。

• 资金流向指标（Capital Flow Indicator）：通过计算主动性买入和卖出的资金流向，判断大资金对市场的影响。例如，主动性大买单增加可能意味着市场有较大的上涨压力。

3.4.6 新闻与社交媒体数据

新闻与社交媒体数据在近年来逐渐成为自动化交易系统中重要的数据类型，尤其在情绪驱动的策略中起着重要作用。

• 新闻数据：包括与市场相关的重大新闻、经济数据发布、企业公告等。通过分析新闻数据，可以识别对市场产生重大影响的事件，例如企业财报超预期、央行政策调整等。自然语言处理（NLP）技术可以用于新闻情感的分析，判断新闻对市场的影响方向。

• 社交媒体数据：例如 Twitter、Reddit 等平台上的讨论和帖子，这些社交媒体上的信息往往可以反映市场参与者的情绪和预期，特别是在某些热点事件发生时。通过对社交媒体数据的情感分析，可以捕捉市场情绪的变化，并用于短线交易决策。

3.4.7 宏观经济数据

宏观经济数据对于构建更加全面的交易策略也非常重要。这些数据包括利率、就业数据、GDP 增长、通货膨胀率等，它们对整个市场的风险偏好有直接影响。

• 利率：利率的变化对股市、外汇市场等有重大影响。高利率通常会使得股票市场资金流出，而低利率则相反。通过监控利率的变化，可以调整策略仓位应对市场的长期变化。

• 就业数据和 GDP：这些经济数据反映了经济的健康状况，进而影响市场整体的走势。例如，在强劲的 GDP 增长数据发布后，市场情绪可能向好，这有助于判断市场的中长期趋势。