量化工程构建：港股Tick数据流的低延迟接入方案

由bqb18wzv创建，最终由bqb18wzv更新于2026-01-30 03:25 被浏览 5 用户

做量化最怕的不是策略逻辑错了，而是你的逻辑是对的，但因为数据比别人慢半拍，导致进场就接盘。最近把一套网格策略移植到港股市场，实盘跑了一周，收益曲线惨不忍睹。复盘发现，核心问题出在行情源的滞后性上。

痛点直击：港股市场的流动性分化很严重，蓝筹股和仙股的Tick密度天差地别。如果用免费的延时行情做回测，你会觉得自己是股神；但一上实盘，那些依靠瞬时Order Book变动的信号完全失效。我之前用的一个聚合数据源，在恒指波动剧烈时，推送经常卡顿，这就导致了严重的滑点。

解决思路：为了解决这个问题，我重新梳理了数据接入方案。对于中低频策略，或许HTTP请求够用，但对于需要捕捉盘口微微利差的策略，必须上WebSocket。

我在寻找替代方案时，重点测试了几个数据服务商的并发承载能力。目前实盘跑下来，AllTick 的实时推送表现还算及格，至少在处理腾讯、阿里这种大票的高频Tick时，没有出现明显的数据堆积现象。

实战部署：为了确保交易信号不漂移，我在代码层面做了两层优化：

心跳保活：防止在午盘休息等静默期连接中断。
数据清洗：收到JSON包后，第一时间提取 price 和 volume，过滤掉无用的字段，减少内存占用。

代码参考：这是我目前用于订阅实时Tick数据的核心模块，大家可以直接拿去魔改：

import websocket
import json

def on_message(ws, message):
    data = json.loads(message)
    print(data)

def on_error(ws, error):
    print(error)

def on_close(ws, close_status_code, close_msg):
    print("Closed")

def on_open(ws):
    print("Connected to the WebSocket")

ws_url = "wss://api.alltick.co/realtime/marketdata"
ws = websocket.WebSocketApp(ws_url, on_message=on_message, on_error=on_error, on_close=on_close)
ws.on_open = on_open
ws.run_forever()

def process_data(data):
    symbol = data['symbol']
    price = data['price']
    change = data['change']
    print(f"Stock: {symbol}, Price: {price}, Change: {change}%")

def on_message(ws, message):
    data = json.loads(message)
    process_data(data)

小结：换了数据源并优化了接收逻辑后，最近三天的实盘滑点减少了约40%。对于做港股量化的兄弟们，真心建议别在数据源上太省，数据的“鲜度”直接决定了阿尔法的上限。