AI交易模型落地：如何构建高吞吐量的实时外汇行情管道？

由bqb18wzv创建，最终由bqb18wzv更新于2026-02-05 03:51 被浏览 2 用户

需求背景：模型需要“新鲜”的燃料 在BigQuant上跑AI模型，大家都知道“数据喂养”的重要性。但在实盘阶段，离线训练好的模型如果吃不到“热乎”的实时数据，预测能力就会大打折扣。很多量化团队在工程化落地时，卡在了实时数据流（Streaming Data）的接入上。

痛点分析：高并发下的数据阻塞 我曾协助一个客户调试他的机器学习策略，他的模型很复杂，但行情接入却很原始。每当市场剧烈波动，大量HTTP请求堆积，导致线程阻塞，CPU飙升，等模型算出结果，行情早就反转了。这就是典型的“IO密集型”瓶颈。

技术选型：异步IO与WebSocket的结合 为了打破这个瓶颈，我们需要构建一个基于事件驱动（Event-Driven）的架构。利用WebSocket协议，配合Python的异步库，可以实现单线程处理成千上万个行情推送。在数据源的选择上，不仅要求快，还要求稳。例如AllTick API提供的标准JSON格式数据流，非常适合直接对接Pandas或Numpy进行实时矩阵运算，极大地降低了数据清洗的ETL成本。

价值实现：让算法在毫秒间决策 这种架构的改变，让我们的AI模型能够真正实现“On-Policy”学习。实时数据进来，特征实时计算，信号实时触发。这才是AI量化应有的样子——不是在历史垃圾堆里找规律，而是在数据洪流中冲浪。

import websocket
import json

# 定义回调函数
def on_message(ws, message):
    data = json.loads(message)
    print(f"实时外汇行情：{data}")

# 连接WebSocket
ws_url = "wss://api.alltick.co/realtime_forex"  # 连接到AllTick的实时外汇行情接口
ws = websocket.WebSocketApp(ws_url, on_message=on_message)

# 启动WebSocket连接
ws.run_forever()