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数据平台专题

这个专题聚焦个人量化交易系统底座里的数据质量、特征生产和服务接口设计。

Topic Overview

把数据链路做成可追溯底座

数据平台专题处理数据从采集、校验到特征服务的整条链路,目标是让个人研究、回测和生产共享同一套可回放、可验证的数据基础设施。

Snapshot

3基础能力
1统一底座
当前文章推荐先读快速跳转

专题定位

数据平台专题处理的是“数据如何从原始源头稳定走到研究和生产”的问题,重点不是单个表,而是整条数据供应链的一致性。对开源个人量化系统来说,这部分决定了后续所有研究和执行是否可信。

当前文章

  • 数据质量守门规则
  • 特征仓库设计
  • 数据血缘目录

设计目标

  1. 提高数据可追溯性。
  2. 降低研究与生产之间的重复加工。
  3. 让问题定位可以精确到批次和版本。

推荐先读

  1. 先看数据质量守门规则,明确阻断条件。
  2. 再看特征仓库设计,理解统一特征定义。
  3. 最后看数据血缘目录,补齐追踪与审计能力。

快速跳转

数据质量

先定义哪些错误必须阻断,哪些问题只告警。

打开数据质量守门规则

特征定义

统一研究和生产的特征版本与读取方式。

打开特征仓库设计

血缘追踪

补齐从源头到下游消费的依赖关系。

打开数据血缘目录

评论区待配置

将 Giscus 仓库参数补齐后,这里会显示评论区。

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最近更新: 2026/4/11 12:54
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