量化交易策略,扩展数据的灵活添加与高效删除技巧

在量化交易中，扩展数据通常指的是在交易策略执行过程中产生的，用于辅助决策的非价格数据。这些数据可能包括市场深度、交易量、订单簿信息、宏观经济指标、新闻事件等。以下是如何在量化交易中添加或删除扩展数据的步骤：
### 添加扩展数据
1. "数据源选择"： - 确定你需要的数据类型和来源，例如使用交易所API、第三方数据提供商或公开的数据源。
2. "数据接入"： - 如果使用交易所API，通常需要注册并获取API密钥。 - 对于第三方数据提供商，可能需要订阅相应的数据服务。
3. "数据预处理"： - 对接入的数据进行清洗和预处理，包括时间戳的统一、数据格式转换、异常值处理等。
4. "集成到策略框架"： - 将预处理后的数据集成到你的量化交易策略框架中。 - 在策略中定义如何使用这些数据，例如作为信号生成、风险控制或交易决策的依据。
5. "测试"： - 在历史数据上回测，确保数据的正确性和策略的有效性。
6. "实时监控"： - 在实盘交易中，确保扩展数据的实时接入和正确应用。
### 删除扩展数据
1. "识别数据"： - 确定需要删除的扩展数据是哪些。
2. "修改策略"： - 在策略

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金融市场不断发展，投资者对投资工具的多样性不断提高，股票量化交易作为一种新兴投资方式，被越来越多的投资者接受，但量化交易对于很多投资者来说是一个陌生且神秘的领域。

大家都知道量化交易是一种基于数学模型、计算机技术和统计分析的交易方法，通过对大量历史数据的分析，寻找市场规律，制定投资策略，从而实现自动化、系统化的交易。

扩展数据是在量化交易中，使用更多的数据来进行分析，以便更好地制定投资策略。这些数据可以包括各种类型的信息，例如公司财务报告、新闻、社交媒体帖子等等。

那我们如何在查看行情模块时，扩展数据用于添加、 批量添加、 刷新、 编辑、 显示、 重命名、 导入、 导出、删除扩展数据， 导入财务数据等。

扩展数据

当我们需要用公式对一些个股进行打分排序时， 特别复杂的公式的计算值可以转化到扩展库保存起来， 盘中若需要用到这种公式的计算值， 直接去扩展数据库中取就行了， 不用临时计算， 这样就节约了每次运行时间。
在选择扩展数据中， 您可以选择不同的计算周期， 指标类型， 时间区间， 复权类型。 此外， 您也可以选择是否每天收盘更新和对于无效时序的处理方式。 当您设置完成扩展数据之后， 就可以在模型编辑器中使用扩展数据库了， 引用方法为：
EXTDATA（‘NAME’ ,STOCK,TIME） ;
其中， NAME 为扩展数据名称， STOCK 表示品种， TIME 表示相对当前周期的偏移值， 0 表示当前周期。您可以将生成的扩展数据进行显示， 或者再次编辑。 此外， 也可将扩展数据以 EPT 文件格式导出， 或者将之前生成的扩展数据导入到模型终端以供使用。 使用方式如图。

扩展数据操作

添加扩展数据

如果需要查看已生成的扩展数据， 需前往对应周期的 K 线界面， 并通过移动十字线的位置， 来查看不同周期扩展数据的数值。

显示扩展数据

我们在使用量化交易时当给个股排序打分，遇到特别复杂的公式需要计算值可以转化到扩展库保存在使用时直接去扩展数据库中提取就行，是不是不仅节约了时间，有方便省事了呢？

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信息来源：国金量化交易平台

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