前阵子在搭一个小型量化系统的时候,我发现一个问题------行情数据总是慢半拍。策略判断的信号明明已经生成,但实际拿到的数据却滞后了几十毫秒,导致触发条件错过了最佳时机。慢慢地我意识到,这不是偶然,而是股票实时数据接口本身和使用方式导致的延迟。
为什么会有延迟
延迟并不只是接口慢,它通常是多个因素叠加的结果:
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数据源刷新有限: 接口返回的行情可能每秒才更新一次,即使请求很快,也拿不到最新数据。
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网络波动:跨地域访问,或者网络瞬时波动,都可能让数据晚到几毫秒甚至几十毫秒。
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轮询逻辑阻塞:传统轮询模式,如果请求间隔过长或处理逻辑阻塞,数据会积压。
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缓存策略问题:本地缓存没有及时更新,或者重复请求,也会加重延迟感。
尤其在高并发环境下,这些因素叠加,会让本来应该毫秒级响应的策略变得不灵敏。
推送模式更合适
传统轮询模式大概是:客户端每隔几百毫秒请求一次接口,然后把最新行情和本地缓存比对。这种方式的问题是:
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请求频率低时数据滞后明显;
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请求频率高时接口和网络压力大,容易卡住。
所以思路很简单------把被动"拉取"改成主动"接收推送"。
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服务端一有更新就直接推送给客户端;
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客户端不用重复请求,也不等待轮询;
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延迟主要取决于网络和服务端推送速度,而不是轮询间隔。
用 WebSocket 就能实现这个逻辑,既简单又高效。
实战示例
下面用AllTick API提供的 WebSocket 接口做一个示例。保持长连接,收到数据就处理,几乎毫秒级响应。
const ws = new WebSocket("wss://api.alltick.co/realtime");
ws.onopen = () => {
console.log("实时行情连接已建立");
ws.send(JSON.stringify({
action: "subscribe",
symbol: "AAPL"
}));
};
ws.onmessage = (event) => {
const data = JSON.parse(event.data);
if (data.type === "realtime_quote") {
const { symbol, price, timestamp } = data;
console.log(`最新行情: ${symbol} - ${price} @ ${timestamp}`);
// 更新本地缓存或触发策略逻辑
updateLocalQuote(symbol, price, timestamp);
}
};
ws.onclose = () => console.warn("实时行情连接关闭");
ws.onerror = (error) => console.error("实时行情连接错误", error);
这个示例逻辑很直白:保持连接、接收推送、处理数据。没有轮询,也没有复杂缓存刷新逻辑。只要网络稳定,数据几乎可以实时到达。
延迟改善效果
把轮询改成推送后,延迟感明显降低。之前:
延迟 ≈ 请求间隔 + 网络往返 + 接口处理
现在:
延迟 ≈ 网络往返 + 推送处理
去掉了请求间隔后,行情更新几乎和实际生成同步。对于快速波动的股票,策略和提醒逻辑能更及时响应。
实用技巧
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长连接尽量保持稳定,不要频繁断开;
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本地缓存保留最近几条数据,避免重复处理;
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高并发订阅可拆分多个通道,减轻单通道压力;
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数据推送可以做轻量去抖,避免短时间内处理过多重复数据。
