AI+量化 的数据类型有哪些

好的，这是一个非常核心的问题。在"AI+量化"领域，数据是模型的基石和燃料。数据的质量、类型和处理方式直接决定了AI模型的有效性和最终策略的盈利能力。

我们可以从多个维度来对"AI+量化"的数据类型进行分类。

一、 按数据来源和结构分类（最核心的分类）

这是最基础也是最主要的分类方式，决定了数据的获取难度、处理方法和在模型中的应用方式。

1. 传统市场数据

这是量化分析最基础、最常用的数据。

• 行情数据：

  • 价格与成交量：开高低收价格、成交量、成交额。这是技术分析的绝对核心。
  • 高频数据：Tick级数据（逐笔成交）、订单簿数据（买一卖一到买五卖五的挂单情况）。用于高频交易、做市商策略和市场微观结构研究。
  • 日内数据：分钟线、秒级数据。

• 公司基本面数据：

  • 财务报表数据：利润表、资产负债表、现金流量表中的各项指标（如营业收入、净利润、净资产、负债率等）。
  • 财务比率：基于财务报表计算出的比率，如市盈率、市净率、净资产收益率、毛利率等。
  • 公司行为数据：分红、送股、拆股、回购、增发等。

• 宏观经济学数据：

  • 国家层面：GDP、CPI、PPI、PMI、失业率、利率、货币供应量等。
  • 国际层面：汇率、大宗商品价格（原油、黄金）、其他国家宏观经济数据。

2. 另类数据

这是"AI+量化"区别于传统量化的关键。AI模型（尤其是NLP和CV）的强大之处就在于能够从这些非结构化或半结构化的海量数据中提取有效信息。

• 文本数据：

  • 新闻与社交媒体 ：财经新闻、公司公告、推特、股吧、论坛帖子。通过情感分析判断市场情绪。
  • 分析师报告：挖掘分析师观点和预测的变化。
  • 公司文件：年报、季报、电话会议记录。用于分析公司管理层语气和未来展望。

• 另类交易数据：

  • 信用卡交易数据：反映实时消费情况。
  • 供应链数据：卫星图像分析仓库停车场车辆数量、港口船舶流量，以预测公司营收。
  • 网络流量与App数据：网站访问量、App下载量和活跃用户数，用于分析互联网公司业绩。

• 地理位置数据：

  • 通过手机信令或GPS数据分析特定区域（如商场、工厂）的人流变化。

• 卫星与图像数据：

  • 卫星图像：分析农田作物长势、油田储油罐高度、停车场车辆密度。
  • 地理信息：用于分析房地产投资信托基金持有的物业情况。

二、 按数据频率分类

数据的频率直接影响模型的交易频率和架构。

• 低频数据 ：日度、周度、月度数据。例如每日收盘价、月度宏观经济数据。主要用于中长期策略。
• 中频数据 ：小时、分钟级数据。用于中短期摆动交易或日内趋势交易。
• 高频数据 ：Tick级、秒级数据。用于高频交易、做市和套利，对系统延迟和数据处理能力要求极高。

三、 按数据维度分类

• 横截面数据 ：在同一个时间点，不同标的（如所有A股股票）的数据。用于比较不同标的的相对价值。
• 时间序列数据 ：同一个标的 ，在不同时间点上的数据。用于分析该标的自身的历史规律和趋势。
• 面板数据 ：横截面数据和时间序列数据的结合。即不同标的在不同时间点的数据。这是量化建模中最常见的数据形式。

四、 AI模型如何应用这些数据类型

不同的AI模型擅长处理不同类型的数据：

1. 对于传统数值数据（行情、基本面）：

   • 传统机器学习模型：如梯度提升树（XGBoost, LightGBM）非常擅长处理这类结构化数据，并能有效捕捉非线性关系。
   • 深度学习：全连接神经网络可以作为强大的回归和分类器。

2. 对于时间序列数据（行情）：

   • 循环神经网络（RNN/LSTM/GRU）：专门为序列数据设计，能捕捉时间上的长期依赖关系。
   • 时序卷积网络（TCN）：使用膨胀卷积来捕捉长期模式。
   • Transformer模型：通过自注意力机制，可以更好地捕捉序列中不同时间点之间的全局依赖关系。

3. 对于文本数据（新闻、报告）：

   • 自然语言处理（NLP） ：
     • BERT、RoBERTa等预训练模型：用于进行情感分析、文本分类，从海量文本中提取市场情绪因子。
     • 词嵌入（Word2Vec, GloVe）：将文本转化为数值向量。

4. 对于图像数据（卫星图、图表）：

   • 计算机视觉（CV） ：
     • 卷积神经网络（CNN）：用于识别卫星图像中的特定模式，或者直接从股票K线图中学习形态特征。

重要注意事项

• 数据质量：数据的准确性、完整性和一致性至关重要。"垃圾进，垃圾出"。
• 数据预处理：包括数据清洗（处理缺失值、异常值）、标准化/归一化、特征工程等，是AI量化流程中最耗时但也最关键的一步。
• 幸存者偏差：使用历史数据时，如果只包含目前存续的股票，会忽略已退市股票的影响，导致模型过于乐观。
• 前视偏差：确保在构建模型时，没有使用到未来才能获得的信息。

总结来说，"AI+量化"的数据生态正在从传统的结构化数据，急速扩展到涵盖文本、图像、地理位置等在内的多模态另类数据。AI技术的核心价值，就在于能够从这些复杂、高维的海量数据中，挖掘出人脑和传统统计方法难以发现的深层规律和阿尔法信号。

AI+量化核心数据类型及对应数据源清单

以下清单按四大核心数据类别划分，明确了各数据子项、常用数据源及适用场景，可直接用于数据收集与策略搭建参考。

核心数据类别	数据子项	常用数据源	适用场景（AI模型/策略）
1. 核心市场交易数据	行情数据（Tick/分钟/日线）	- 交易所官方：沪深交易所API、港交所HKEX API、纳斯达克Global Data Services - 第三方服务商：Wind、同花顺iFinD、东方财富Choice、Tushare（免费/付费）	趋势预测（LSTM/Transformer）、均线策略
	订单簿数据（买一至买N）	- 交易所直连：上交所Level-2、深交所Level-2 - 专线服务商：中泰证券XTP、华宝证券PB系统	流动性分析、盘口订单博弈（强化学习）
	逐笔成交数据	- 交易所授权：Wind高频数据库、同花顺高频接口 - 量化平台：聚宽（JoinQuant）、米筐（RiceQuant）	大额订单识别、微观结构策略（如做市商算法）
2. 宏观与基本面数据	宏观经济数据	- 官方渠道：国家统计局官网、中国人民银行官网、美联储（FED）官网、IMF数据库 - 商业数据库：Bloomberg、CEIC、Wind宏观库	宏观周期判断（逻辑回归/决策树）、大类资产配置
	上市公司基本面数据	- 监管平台：巨潮资讯网（财报/公告）、证监会信息披露平台 - 商业工具：Wind财务数据库、慧博投研（研报数据）、Capital IQ	价值因子计算（如PE/PB）、基本面选股策略
	行业数据	- 行业协会：中国汽车工业协会、中国光伏行业协会 - 第三方：头豹研究院、艾瑞咨询、Wind行业库	行业轮动策略（聚类分析）、产业链上下游预测
3. 另类数据	文本数据（新闻/研报/社交）	- 新闻：财新网API、路透社新闻API、36氪产业新闻 - 研报：慧博投研、萝卜投研、Wind研报库 - 社交：Twitter API（海外）、微博指数、股吧爬虫（合规范围内）	情绪分析（NLP）、事件驱动策略（如业绩预告反应）
	行为数据	- 资金流向：东方财富网北向资金接口、同花顺融资融券数据 - 持仓数据：基金四季报/年报（巨潮资讯）、社保基金持仓公告	资金跟随策略、机构持仓变动分析（随机森林）
	非结构化数据（卫星/电商）	- 卫星：Planet Labs（卫星图像）、Uber Freight（物流数据） - 电商：京东商智、阿里生意参谋（企业授权）、海关进出口数据	业绩前瞻预测（计算机视觉）、消费行业景气度判断
4. 高频与回测专项数据	高频数据（毫秒/微秒级）	- 交易所专线：上交所FastMatch、深交所深证通 - 专业服务商：彭博B-PIPE、万得高频L2数据	高频套利（如跨期/跨品种套利）、做市策略（强化学习）
	回测数据（复权/因子）	- 量化平台：聚宽、米筐、优矿（Uqer） - 商业数据库：Wind量化因子库、Barra因子库	策略回测验证、因子有效性检验（XGBoost/LightGBM）

数据获取注意事项

1. 合规性：交易所数据需通过官方授权渠道获取，禁止使用非法爬虫抓取未公开数据（如未授权的社交媒体私信、非公开交易记录）。
2. 成本适配：个人/小团队可优先选择免费/低成本平台（如Tushare、聚宽免费版），机构可考虑Wind、Bloomberg等全量数据库。
3. 数据质量：优先选择带"清洗标注"的数据源（如聚宽的复权数据、Wind的因子预处理数据），减少AI模型的预处理工作量。