3. 详解低门槛搭建个人量化平台- 实时数据

本章作为知乎专栏–低门槛搭建个人量化平台的补充材料。前面介绍了怎样搭建python环境和web服务框架，并建立了自己的数据库，本文介绍如何获取和处理实时行情数据。

量化平台必须捕捉瞬息万变的市场信息，进行实时量化分析。因此数据的实时性、准确性和易用性是量化平台的根本，量化平台，必须建立自己独立、安全、快速、可靠的、包含实时/历史行情数据的数据仓库，并进行行情数据的管理，包括历史tick数据，实时/历史tick数据，实时/历史bar数据， 数据的存储，读取、清洗、合并、预处理等。

几点有帮助的说明如下：

1、尽量白嫖

作为个人或小团队，我觉得有个关键点：先要低成本、要低门槛。先尽量用白嫖免费的库和框架，快速搭建并集成属于自己的、基础级别量化分析框架，作为基础系统。之后根据需要再开发再升级。

毕竟你需要的是，先通过个性设计、配置，来验证自己的一些想法和策略，只有循序渐进，才能在收获中成长。就像开个小餐馆，先不必配套全套的高级德国炊具；先练出手艺，做出味道好的菜，才是关键的。

对于数据源也一样，开始时选择免费、但是安全、快速、可靠的数据源。在入门版"低门槛搭建个人量化平台"中，最后考虑了分钟级别的行情实时数据，而摈弃了秒级数据（进阶版"基于人工智能的量化投资"中，使用秒级数据）。这是考虑低成本入门级平台的工作效率与硬件负载的平衡结果，也是个人入门级注重中长线投资、没有考虑高频交易的结果。

2、数据库工具的选择

mysql和mongodb都是高效的数据库。但个人感觉mongodb 实时处理数据的速度更快、更便捷&