背景

工欲善其事，必先利其器。想要做量化，数据是基本，相关数据主要分成两个部分，此篇分析交易数据的获取。

存储方案

考虑到量化的策略会有离线的策略分析和在线的策略分析，因此我们的数据存储也分成离线的数据仓库和在线的数据引擎。
离线要求：数据源大而广，适合离线分析，完善的数据补全方式
在线要求：数据小而快，为了能最快的获取在线分析要求的数据，在存储的时候应尽量保存最小集，保证数据库查询的效率
技术选型：离线数据引擎-maxcompute， 在线数据引擎-elasticsearch
原因
1、离线数据仓库的基本都是基于hadoop、hive这套体系，从成本、稳定性考虑，选择阿里云的maxcompute而没有选择自己搭建
2、在线数据存储就是选择一个合适的时序数据库，mongodb和es作为候选，但考虑到后续的文本数据分析，和es强大的数据分析能力和报表展示组建，因此选择后者。同样aliyun上也有类似服务，但从技术成本和在线引擎本地部署的考虑，选择自行搭建，流程后续给出

数据方案

由于仅仅依靠互联网上公开的数据（主要是tushare上的数据），无法满足量化建模分析的需求。因此设计了一套比较完备的方案，保证数据相对完整，而且成本低。

image.png

淘宝数据源：优势数据质量比较高，一些基本的指标无须额外计算；劣势数据只是每天不定时更新，无法用于实时的数据分析，稳定性不敢保证（不知道哪天淘宝店就被关闭了）
网络数据源：主要利用爬虫对新浪或者腾讯的数据源进行获取，优势数据源永远都在，可以用于在线分析；劣势数据质量不是特别好，存量不足，增量数据比较简单

Name	淘宝数据源	爬虫
股票日线存量	quant_day_local_history	quant_day_history
股票日线增量	quant_local_everyday	quant_day_everyday
指数日线存量	quant_index_local_history	quant_index_history
指数日线增量	quant_index_local_everyday	quant_index_everyday
股票tick存量	quant_tick_30_history and quant_tick_60_history	无
股票tick增量	无	quant_tick_30_everyday and quant_tick_60_everyday
指数tick存量	quant_index_30_history and quant_index_60_history	无
指数tick增量	quant_index_local_30_everyday and quant_index_local_60_everyday	无

为了保证数据的完整性和一定的容错能力，存量和增量分开保存，淘宝数据源和爬虫数据互为备份。

image.png