Die Wahl der richtigen Datenquelle ist für die quantitative Entwicklung entscheidend, aber die Anforderungen unterscheiden sich erheblich zwischen Backtesting und Echtzeithandel. Dieser Artikel bietet eine praktische Checkliste zur Bewertung von Datenquellen wie Tushare, AkShare, TickDB und Echtzeit-APIs. Für Backtesting sind die Vollständigkeit delisteter Aktien und konsistente Anpassungsmethoden von größter Bedeutung. Für Echtzeit-Dashboards sind stabile Push-Mechanismen und klare Zeitstempelsemantik unerlässlich. Der Artikel vermeidet eine Rangliste der Dienste und bietet stattdessen einen Rahmen zur Bewertung von Datenqualität, Abdeckung und Integrationskomplexität. Er hebt auch häufige Fallstricke hervor, wie die Annahme, dass 'deckt A-Aktien ab' für verschiedene Anwendungsfälle dasselbe bedeutet. Für Entwickler, die quantitative Systeme bauen, hilft dieser Leitfaden, kostspielige Fehler bei der Datenquellenauswahl zu vermeiden.
Ein praktischer Leitfaden zur Auswahl von Finanzdaten-APIs für die quantitative Entwicklung, mit Vergleich von Tushare, AkShare, TickDB und Echtzeit-APIs.