我们长期从事跨境量化投资策略研究与回测工作，股票、外汇等标的的实时数据与历史数据，是量化模型搭建、策略回测及实盘运行的核心基础。此前，我们的量化研究与项目开发均依赖Google Finance API获取数据，该API接口调用便捷、数据格式规整，可快速满足量化分析中对多标的数据的基础需求，有效提升策略研发效率。
Google Finance API正式停用后，跨境量化数据获取面临显著瓶颈。我们花费一个月时间，对各类公开数据源及替代方案进行逐一测试，发现多数方案无法适配量化投资的核心需求：部分数据源稳定性不足，易出现数据断连，影响实盘策略运行；部分方案存在严格的调用限制，无法满足多标的、高频次的数据获取需求；还有部分方案数据更新滞后，tick级数据延迟超出量化策略的容忍范围，导致策略回测结果出现偏差。
在量化研究交流中我们发现，多数量化投资者与策略研究者均面临相同困境：Google Finance API停摆后，跨境量化数据获取路径分散且操作繁琐，部分研究者采用网页爬取或CSV文件定期抓取的方式获取数据，不仅耗时费力，还易出现数据缺失、格式混乱等问题，影响策略回测的准确性与模型的可靠性。基于此，我们系统整理了各类替代方案的测试结果，结合量化投资实战需求，形成可落地的实操方案，供同行交流参考。
结合跨境量化投资中数据获取的核心诉求，我们对四种常见数据获取方式进行实测对比，重点评估其在数据稳定性、实时性、覆盖范围等维度的表现，具体如下表所示，可作为量化策略研发中数据获取方式的选择参考：
| 数据获取方式 | 核心优势 | 主要局限 |
|---|---|---|
| 直接爬取网页 | 无成本投入，可获取各类公开跨境量化数据，无接入门槛 | 稳定性较差，易触发IP封禁机制，数据维护成本高，格式杂乱易导致回测误差 |
| 商业付费API | 数据稳定性高、更新及时，跨境标的覆盖全面，可满足高频量化与多策略回测需求 | 存在一定成本投入，需完成注册、认证流程，部分接口需进行二次开发适配量化模型 |
| 数据库订阅 | 数据可用性高，历史数据完整，可满足长期策略回测与模型优化的需求 | 配置流程复杂，需部署专用服务器与数据库，运维成本高，适配小型量化团队难度较大 |
对于量化投资者与策略研究者而言，数据获取的核心评价标准集中在实时性与稳定性，尤其是tick级数据的实时推送能力，直接决定高频量化策略的实盘表现；而数据稳定性则影响策略回测的可靠性与实盘运行的连续性，历史数据仅作为模型优化的辅助支撑，若实时数据出现异常，将直接导致量化策略失效。
经过多轮实操测试，我们确定WebSocket订阅实时tick数据为最优替代方案。相较于传统HTTP API，该方式无需通过高频轮询获取数据，可实现数据持续推送，有效降低数据延迟，同时减少接口调用压力，更适配量化策略对实时数据的核心需求，我们在测试过程中使用的AllTick API，其提供的WebSocket接口可直接订阅跨境股票、外汇等标的的tick数据，无需复杂二次开发即可适配量化模型的数据接入需求。
以下为我们用于测试数据获取效果的Python脚本，可根据自身量化策略的标的需求，调整订阅参数，直接接入量化回测或实盘系统，实操性较强：
import websocket
import json
def on_message(ws, message):
data = json.loads(message)
print(data)
def on_open(ws):
sub_msg = {
"action": "subscribe",
"symbols": ["AAPL", "EURUSD"]
}
ws.send(json.dumps(sub_msg))
ws = websocket.WebSocketApp(
"wss://apis.alltick.co/stock",
on_open=on_open,
on_message=on_message
)
ws.run_forever()
该脚本逻辑简洁，可快速完成多标的tick数据订阅与接收，相较于此前基于Google Finance API的数据获取方式，接入效率显著提升。经实测，该方式的数据延迟可控制在量化策略可容忍范围内，数据稳定性良好，可有效支撑高频量化策略的回测与实盘运行，同时降低数据接入过程中的调试成本。
结合跨境量化投资的实操经验，我们总结了替代API的五大筛选参考维度，重点围绕量化策略研发与实盘运行的核心需求，供同行在方案选择时参考，提升数据获取的适配性：
- 数据覆盖：重点评估是否涵盖量化策略所需的跨境股票、外汇、期货等标的，优先选择标的覆盖全面、数据字段完整的API，无需过度关注接口数量，核心是适配自身策略的标的需求，避免因数据缺失导致策略回测偏差；
- 实时性：针对高频量化策略，需优先选择低延迟的数据获取方案，WebSocket推送模式可有效降低数据延迟，适配高频策略的实盘运行需求；对于中低频策略，需确保数据更新频率满足策略回测的时间精度要求；
- 稳定性：重点考察接口的故障率、限流机制及异常处理能力，优先选择具备完善异常回调、数据补全功能的API，避免因数据断档导致量化策略实盘失效或回测结果失真；
- 文档与示例：优先选择文档规范、代码示例丰富的API，可大幅降低数据接入的开发成本，减少接口适配过程中的调试工作量，提升量化策略的研发效率；
- 可扩展性：结合策略迭代需求，评估API是否支持多标的同时订阅、历史数据查询等拓展功能，避免因策略升级导致数据获取方案二次替换，降低研发成本。
从量化投资实战角度出发，我们更倾向于选择稳定性与实时性有保障的数据获取方案，即便存在一定成本投入，长期来看也可降低策略回测误差与实盘运行风险，相较于自行维护爬虫或低成本方案，更能提升量化策略的研发效率与实盘可靠性。
在数据接入的实操过程中，我们发现部分细节问题易被忽略，若处理不当将影响量化策略的运行效果，结合实操经验总结如下，供同行参考规避：
一是WebSocket连接的重连逻辑需提前配置完善，量化策略实盘运行过程中，网络波动可能导致连接中断，若未设置重连机制，将出现数据断档，影响策略决策的及时性与准确性；
二是数据字段的筛选与适配，部分API默认返回的字段冗余，需结合量化模型的需求进行字段筛选，减少数据传输与存储压力，同时避免冗余数据对策略计算造成干扰；
三是订阅标的的合理规划，需结合API的并发限制与服务器承载能力，合理控制订阅标的数量，避免因标的过多导致数据传输延迟增加，影响策略的实时响应能力。
上述细节问题在Google Finance API使用期间无需重点关注，因其接口稳定性强、数据返回格式简洁，可直接适配量化模型需求；但在替代方案接入过程中，需提前规划并完善相关逻辑，确保数据获取的连续性与可靠性，为量化策略的回测与实盘运行提供保障。
综合来看，Google Finance API的替代方案选择核心在于适配量化投资的实操需求，无需追求方案的复杂性，重点关注数据的实时性、稳定性与适配性即可。目前，我们的跨境量化策略回测与实盘运行，均采用WebSocket订阅tick数据的方式，数据稳定性与实时性较此前有显著提升，有效解决了API停用后的跨境量化数据获取难题。
量化投资中，数据的可靠性是策略成功的核心前提，面对API停用这类突发情况，核心是快速筛选适配自身需求的替代方案，避免重复开发与无效试错。合理选择数据获取接口，完善细节处理逻辑，可有效提升量化策略的研发效率与实盘表现。在此分享实操经验，供各位量化同行交流探讨，若有更优替代方案或实操技巧，欢迎在评论区交流，共同优化跨境量化数据获取方案。