Python股票接口实现查询账户，提交订单，自动交易（1）
Python股票程序交易接口查账，提交订单，自动交易（2）
交易所数据
交易所是金融市场交易发生的核心场所。它所提供的行情数据具有最高的权威性。对于程序化交易而言，这些数据是最原始、最精准的信息来源。交易所的交易系统在每一笔交易发生时，会及时记录价格、成交量等关键信息。这些数据如实反映了市场的供求关系和价格波动情况。例如股票交易所，无论是主板还是创业板的交易数据，都被众多程序化交易系统视为最可靠的数据依据。
数据的实时性
交易所提供的数据具有很强的实时性。在交易时间内，价格等信息几乎是瞬间更新的。这对于程序化交易非常关键。因为程序化交易系统依靠预设的算法进行交易决策。如果行情数据有延迟，那么交易决策就可能出现偏差。像期货交易所，其交易数据的实时更新能够让程序化交易系统快速捕捉到价格变动的趋势，及时做出买卖等操作。
数据的整合性
金融数据供应商会从多个来源收集数据，然后进行整合。他们不仅仅从交易所获取数据，还会从其他渠道收集与金融市场相关的信息。比如宏观经济数据、行业报告等。这些整合后的数据能够为程序化交易提供更全面的视角。例如一些大型数据供应商会将股票市场数据与宏观经济指标如GDP、通货膨胀率等数据整合在一起。这样一来，程序化交易系统就可以在考虑宏观经济背景的情况下做出更合理的交易决策。
金融数据供应商除了提供基础数据外，还会提供一些附加服务。例如数据清洗、数据挖掘等服务。数据清洗可以去除一些错误或者异常的数据点，提高数据的质量。数据挖掘则可以帮助发现数据中的隐藏模式和关系。对于程序化交易来说，这些服务有助于提高交易算法的准确性。例如数据挖掘技术可以帮助发现某些股票价格与特定行业事件之间的潜在关系，从而为程序化交易系统提供新的交易策略思路。
新闻资讯也是一种行情来源。当重大新闻事件发生时，往往会对金融市场产生影响。例如一家大型企业的并购消息、宏观经济政策的调整等。程序化交易系统可以通过对新闻资讯的分析来预判市场的走势。现在有一些专门的新闻分析工具，可以快速筛选出与金融市场相关的新闻，并对其进行量化分析。不过新闻资讯的影响具有一定的不确定性，需要结合其他行情来源综合判断。
社交媒体数据
社交媒体数据也开始逐渐被用于行情分析。在社交媒体上，人们会讨论各种金融话题，分享自己的投资观点和经验。这些信息虽然比较分散，但如果能够进行有效的挖掘和分析，也可以为程序化交易提供参考。例如一些关于热门股票的讨论热度可能暗示着该股票的市场关注度，进而可能影响其价格走势。但是社交媒体数据的真实性和有效性需要进行严格的筛选和验证。
程序化交易的行情来源多种多样，每一种来源都有其独特的价值和局限性。在实际的程序化交易中，往往需要综合利用这些行情来源，以做出更准确、更合理的交易决策。
程序化交易为什么需要多种行情来源？
因为单一的行情来源可能存在局限性。不同来源能提供不同角度的信息，综合起来可让交易决策更准确全面，如交易所数据精准但不够全面，需结合其他来源。
交易所数据有哪些特点对程序化交易很重要？
交易所数据具有权威性和实时性。权威性确保数据可靠，实时性让程序化交易系统能及时根据价格变动做出决策，避免因数据延迟造成决策失误。
金融数据供应商如何为程序化交易提供帮助？
金融数据供应商通过整合数据和提供附加服务来提供帮助。整合多源数据让交易决策有更全面视角，附加服务如数据清洗、挖掘能提高算法准确性。
新闻资讯作为行情来源有什么优缺点？
优点是能反映重大事件对市场的影响，有助于预判走势。缺点是影响具有不确定性，需要结合其他来源判断，且新闻的量化分析较复杂。
社交媒体数据用于程序化交易存在哪些挑战？
挑战包括数据的真实性和有效性需严格筛选验证，数据比较分散，挖掘和分析难度较大，且难以准确衡量其对市场走势的影响。
如何判断行情来源数据的质量？
可以从数据的准确性、完整性、及时性等方面判断。准确的数据无错误信息，完整的数据涵盖所需内容，及时的数据能快速反映市场变化。