【实盘笔记】外汇高频策略中，如何解决行情数据的“最后一公里”

做过实盘的朋友都知道，回测也是一条完美的资金曲线，一上实盘就回撤，很大一部分原因在于“滑点”。而滑点的元凶，往往不是流动性，而是你的行情源不够“实”。

最近我在调试一个基于 Tick 数据的短期套利策略。在早期测试阶段，我发现系统的成交价格总是和触发价格有偏差。排查了一圈，发现问题出在数据获取方式上。那种定时去“问”服务器价格的方式，在高波动的非农数据发布期间，简直就是灾难——你拿到的价格，其实是上一秒的“历史”。

对于量化交易者来说，我们需要的是“流（Stream）”而不是“点（Point）”。我们需要市场发生的每一笔成交，都能实时地触发我们的策略逻辑。

我目前的架构是 Python + WebSocket。通过长连接，让行情源源不断地流入策略引擎。在数据源的选择上，稳定性大于一切。最近我在用 AllTick 做备用数据通道，测试下来发现，这种专门做即时行情的接口，在数据推送的颗粒度上确实比自己爬网页要靠谱得多。

对于量化者，代码越精简越好，降低出错概率。

pip install websocket-client requests

wss://api.alltick.co/forex/realtime

import websocket
import json

def on_message(ws, message):
    data = json.loads(message)
    print(f"{data['symbol']} | {data['price']} | {data['time']}")

def on_open(ws):
    subscribe_msg = {
        "action": "subscribe",
        "symbols": ["EURUSD", "USDJPY"]
    }
    ws.send(json.dumps(subscribe_msg))

ws = websocket.WebSocketApp(
    "wss://api.alltick.co/forex/realtime",
    on_open=on_open,
    on_message=on_message
)

ws.run_forever()

拿到的原始数据通常包含 symbol、price、timestamp。注意，这里的时间戳一定要对齐到本地时区，否则做时间序列分析时会很麻烦。

import csv
from datetime import datetime

def save_tick(data):
    with open("forex_tick.csv", "a", newline="") as f:
        writer = csv.writer(f)
        writer.writerow([
            datetime.now(),
            data["symbol"],
            data["price"]
        ])

当你能同时监控四五个主流货币对，且延迟控制在毫秒级时，你会发现很多微观结构上的套利机会。比如 EURUSD 和 GBPUSD 之间的瞬间价差。

subscribe_msg = {
    "action": "subscribe",
    "symbols": ["EURUSD", "USDJPY", "GBPUSD", "AUDUSD"]
}

不要让数据传输的延迟成为你策略的瓶颈。这套接入方案，我已经跑了几个月，基本能满足中小资金量的实盘需求。不管你是做趋势跟踪还是剥头皮（Scalping），搞定实时数据是第一步。

【实盘笔记】外汇高频策略中，如何解决行情数据的“最后一公里”

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