数据是量化交易的“原材料”。在2026年，数据的准确性、时效性和颗粒度直接决定了策略回测的真实度和实盘的响应速度。

行情数据的分类

投资者接触最多的数据是日线和分钟线，统称为K线数据。而进阶的量化交易则需要Tick数据（逐笔成交数据），它记录了每一次成交的价格和单量，是高频策略和日内算法的基础。此外，宏观数据、财报数据以及社交媒体舆情等非结构化数据，也是构建多因子模型的重要补充。

数据获取的途径

对于散户而言，初期可以利用AkShare等Python开源库获取免费的历史数据进行研究。但在实盘阶段，必须对接券商原生提供的API接口。开源数据的维护可能存在滞后，而券商接口提供的实时行情直连交易所，具有更低的延迟和更高的稳定性。

数据清洗的重要性

原始数据往往存在停牌、除权除息等干扰。量化工具如QMT等，通常内置了自动复权处理，这能避免因价格跳空导致的回测失真。

理解了数据的价值，更需要高效的容器来跑通策略。目前国金证券为进阶量化需求提供了极大的便利，仅需10万资金即可开通QMT/PTrade权限，这些终端内置了高质量的行情数据接口。同时，国金证券的基础业务和两融全面支持线上办理，并配备专业的量化社群答疑，陪伴投资者建立从数据采集到实盘执行的完整链路。