一、多源异构数据采集体系构建

智能交易系统的核心决策依赖于多维数据的融合分析，其数据来源可分为结构化、半结构化和非结构化三大类：

1.1 结构化数据源

• 市场行情数据：通过证券交易所提供的标准化接口获取实时报价、K线数据及盘口信息，需处理数据延迟、断线重连等异常情况
• 基本面数据：从财务报告系统采集资产负债表、利润表等结构化数据，需建立数据版本管理机制应对财报修正场景
• 宏观经济指标：接入央行、统计局等官方渠道发布的CPI、PMI等指标，需处理数据发布时间差问题

# 示例：通过WebSocket实现实时行情数据订阅
import websockets
import asyncio
async def subscribe_market_data(uri, symbol_list):
    async with websockets.connect(uri) as websocket:
        subscribe_msg = {
            "action": "subscribe",
            "symbols": symbol_list
        }
        await websocket.send(json.dumps(subscribe_msg))
        while True:
            data = await websocket.recv()
            process_tick_data(json.loads(data))  # 自定义数据处理函数

1.2 半结构化数据源

• 新闻舆情数据：通过RSS订阅或爬虫系统采集财经新闻，需处理HTML标签剥离、文本编码转换等问题
• 社交媒体数据：从公开API获取特定话题标签的推文，需建立敏感词过滤机制和情感分析模型
• 研报数据：解析PDF格式的券商研报，需应用OCR技术处理扫描件，建立章节结构识别模型

1.3 非结构化数据源

• 卫星图像数据：通过遥感数据接口获取港口货物堆积影像，需应用计算机视觉技术进行量化分析
• 供应链数据：爬取物流平台运输轨迹数据，需进行地理围栏分析和运输时效计算
• 另类数据：接入手机信令、电力消耗等新型数据源，需建立数据可信度评估体系

二、数据清洗与质量保障体系

原始数据中普遍存在缺失值、异常值和重复值等问题，需建立三级处理机制：

2.1 基础清洗流程

• 缺失值处理：对时间序列数据采用前向填充，对截面数据采用KNN插值
• 异常值检测：基于3σ原则识别离群点，结合业务规则建立白名单机制
• 数据标准化：对不同量纲的指标进行Min-Max归一化或Z-score标准化

# 示例：基于滑动窗口的异常检测
def detect_anomalies(series, window_size=30, threshold=3):
    rolling_mean = series.rolling(window=window_size).mean()
    rolling_std = series.rolling(window=window_size).std()
    upper_bound = rolling_mean + (rolling_std * threshold)
    lower_bound = rolling_mean - (rolling_std * threshold)
    return series[(series > upper_bound) | (series < lower_bound)]

2.2 数据质量监控

• 完整性监控：建立数据到达率看板，设置95%到达率阈值告警
• 准确性校验：对关键指标建立交叉验证机制，如用成交量校验成交额计算
• 一致性检查：对多源数据建立版本比对机制，识别数据同步延迟问题

2.3 数据血缘追踪

• 构建数据流向图谱，记录每个字段的来源系统、处理逻辑和消费场景
• 实现影响分析功能，当源系统变更时快速评估下游影响范围
• 建立数据质量评分卡，量化评估各数据源的可靠性指标

三、特征工程与存储优化

3.1 时序特征构建

• 基础特征：计算移动平均、波动率、最大回撤等统计指标
• 衍生特征：构建价格动量、成交量集中度、订单簿失衡度等复杂特征
• 周期特征：提取日内效应、周内效应、月度效应等时间模式

3.2 文本特征提取

• 情感分析：应用BERT等预训练模型计算新闻情感得分
• 实体识别：提取公司名、产品名等关键实体建立关联网络
• 主题建模：通过LDA算法识别市场关注热点演变趋势

3.3 存储架构设计

• 热数据层：使用时序数据库存储最近3个月的高频数据，支持毫秒级查询
• 温数据层：采用列式存储保存1-3年的分钟级数据，优化聚合查询性能
• 冷数据层：对象存储归档3年以上历史数据，建立元数据索引加速检索

-- 示例：时序数据库优化查询
CREATE TABLE market_data (
    symbol STRING,
    ts TIMESTAMP,
    price DOUBLE,
    volume DOUBLE
) TIMESTAMP(ts) PARTITION BY RANGE FOR EACH INTERVAL '1d';
-- 查询某股票最近1小时的分钟数据
SELECT * FROM market_data 
WHERE symbol = '600519' 
AND ts >= NOW() - INTERVAL '1h'
ORDER BY ts ASC;

四、实时计算框架选型

根据业务需求选择合适的计算引擎：

4.1 流处理方案

• Flink：适合复杂事件处理，支持状态管理和精确一次语义
• Spark Streaming：适合微批处理场景，与批处理生态无缝集成
• Kafka Streams：适合轻量级流处理，与消息系统深度整合

4.2 批处理方案

• Spark：适合大规模历史数据回测，支持内存计算加速
• Dask：适合Python生态的分布式计算，语法与Pandas兼容
• Ray：适合强化学习等AI计算场景，提供统一的任务调度

4.3 混合架构

• Lambda架构：流处理保障实时性，批处理修正计算结果
• Kappa架构：全流式处理简化架构，通过重放日志实现修正
• Delta Lake：在数据湖上实现ACID事务，统一批流处理接口

五、数据安全与合规管理

5.1 访问控制体系

• 建立RBAC模型，实现字段级权限控制
• 实施动态脱敏，对敏感字段自动加密处理
• 记录全量操作日志，满足审计追踪要求

5.2 数据加密方案

• 传输层：强制使用TLS 1.2以上协议
• 存储层：采用AES-256加密敏感数据
• 计算层：应用可信执行环境技术保护模型参数

5.3 合规性要求

• 遵守《个人信息保护法》处理用户数据
• 建立数据分类分级制度，识别重要数据目录
• 定期进行数据安全影响评估，完善应急预案

智能交易系统的数据工程是一个持续优化的过程，需要建立数据治理委员会统筹规划，构建数据质量闭环管理体系。建议采用CI/CD理念实现数据管道的自动化部署，通过A/B测试验证数据处理逻辑的有效性，最终形成可复用的数据中台能力，为量化交易策略提供坚实的数据基础。