自动下载
自动下载历史与实时行情，支持定时任务。
Data types
Hydra 数据类型与回测适用边界
下面按数据类型说明研究中需要额外核验的条件。官方列出某种数据类型，不代表指定连接器、账户或时间区间一定有可下载的数据。
| 数据类型 | 用途 | 需核对字段 / 质量项 | 适用场景 / 注意点 |
|---|---|---|---|
| K 线 | 常见 bar 策略与低频回测 | 周期、时区、复权、缺失 bar、成交量口径 | 适合先验证信号逻辑；无法还原 bar 内完整成交路径 |
| tick 成交 | 更细粒度的成交与事件分析 | 时间精度、重复事件、交易所代码、历史深度 | 数据量大；不能把 tick 结果直接等同实盘撮合 |
| orderbook | 盘口状态与流动性研究 | 快照/增量类型、序列连续性、档位深度 | 适用盘口类研究；缺失更新会破坏重建结果 |
| 期权数据 | 期权合约与相关策略研究 | 合约标识、到期日、行权价、乘数、波动率口径 | 合约生命周期与历史链需单独确认 |
| News | 事件研究与资讯过滤 | 发布时间时区、修订记录、来源和可用历史 | 注意发布时间与策略可见时间，避免前视偏差 |
| 导出文件 | 外部校验或跨工具复用 | 列名、编码、分隔符、精度、时区与空值 | 先抽样对账原始记录，再进入回测 |
Features
Hydra 核心能力
高压缩存储
对行情数据高压缩，节省本地空间。
导入导出
CSV/Excel/XML/数据库导出，CSV 导入。
API 访问
通过 API 访问已存储数据。
同步
运行实例间自动同步。
多数据源
支持多种数据源连接器。
Steps
用 Hydra 建本地行情库
- 选择数据源
在 Hydra 里配置要用的券商/数据源连接器。
- 创建下载任务
选择标的、数据类型（K线/tick 等）与时间范围。
- 下载与存储
Hydra 自动下载并高压缩存储到本地。
- 导出或访问
导出 CSV/Excel/数据库，或用 API 访问存储数据。
Alternative route
只想拉行情数据？
Hydra 适合自建本地行情库；若只想按需拉取 A 股/港股/美股行情与财务数据，本机免部署技能（akshare-finance、tushare-finance、futuapi）提供现成数据接口。
Troubleshooting
Hydra 常见排查
下载与存储行情时可能遇到的问题。
| 现象 | 可能原因 | 排查建议 |
|---|---|---|
| 下载任务失败 | 数据源连接器未配置或订阅权限不足 | 核对连接器与订阅权限 |
| 数据缺失/不完整 | 时间范围或标的覆盖不完整 | 检查任务设置与标的选择 |
| 存储空间不足 | 历史数据量大 | 清理旧数据或调整存储位置 |
| 导出格式异常 | 导出选项与目标格式不匹配 | 核对导出设置，必要时重导 |
说明：以上排查方向基于常见用法，具体错误以官方文档为准。
Import & export
Hydra 导入导出：格式、场景与真正的坑
「能不能导入自己的数据」是做回测时最实际的问题。Hydra 支持从 csv 导入，也能导出到 csv / excel / xml / 数据库，但字段口径要自己对齐。
| 场景 | 支持的方式 | 适用场景 / 注意点 |
|---|---|---|
| 导入自有历史数据 | CSV 导入 | 适合券商或第三方导出的历史数据入库；时间戳时区、复权口径、必填字段要先对齐，否则回测结果会偏 |
| 导出给其他工具做二次分析 | CSV / Excel / XML / 数据库 | 交给 Excel、Python 或 BI 工具；大数据量建议走 CSV 或数据库，Excel 有行数上限 |
| 程序化取数 | API 访问 | 自建数据管道或批量处理时需要写 C# 代码 |
| 实时行情落库 | 连接器推送 + Hydra 存储 | 盘中数据留存；依赖数据源是否允许推送以及你的订阅档位 |
| 定期增量更新 | 任务 / 计划同步 | 日线类数据可按天同步；注意时间区间重叠与重复写入的处理 |
格式能力依据官方 README 与文档描述（2026-09 核验）；具体导入模板与字段要求以官方文档当前版本为准。
Data granularity
回测前该准备什么粒度？四种选择的代价
粒度选错，要么回测结果乐观，要么下载与存储成本失控。下表把代价明写出来。
| 数据粒度 | 适合的策略类型 | 代价 | 注意点 |
|---|---|---|---|
| 日线 / 分钟线 | 中低频趋势、组合与因子研究 | 数据量小、下载与存储便宜 | 看不到盘中滑点与报单排队细节 |
| tick / 逐笔成交 | 日内、高频、撮合敏感策略 | 数据量极大，下载与存储成本高 | 需要更强的机器与更严的数据清洗 |
| orderbook 深度 | 做市、微观结构研究 | 数据量与复杂度最高 | 多数数据源需单独申请权限 |
| 是否含复权处理 | 长周期历史回测 | 影响回测结果口径 | 与你的收益统计口径必须一致，不能混用 |
粒度选择没有普适最优解，取决于策略频率与你能拿到的数据权限；回测只代表历史假设表现，不构成收益保证。
Data integrity audit
Hydra 数据入回测前：完整性核查清单
Hydra 能存数据不等于数据适合回测。先按下表记录范围、重复、缺口与口径，再决定是否进入策略评估；未完成核验的数据不要用于收益结论。
| 检查项 | 核查动作 | 异常信号 | 适用场景 / 注意点 |
|---|---|---|---|
| 标的与交易日历 | 核对代码、交易所、时区和节假日区间 | 非交易日出现记录或交易时段错位 | 跨市场数据尤其要统一交易日历 |
| 时间范围 | 对比请求区间与导出文件首末时间 | 开头/结尾缺段或只下载到部分区间 | 历史深度受数据源权限限制 |
| 时间戳与时区 | 抽查原始时间戳并记录时区转换规则 | 日线归属日期偏移、盘前盘后混入 | 不要仅凭本地 Excel 显示格式判断 |
| 重复与缺口 | 按标的、周期和时间排序，检查重复行及异常间隔 | 同一时间多条重复 bar 或连续缺失 | 停牌、休市和源端缺数据要区分 |
| 价格口径 | 记录复权方式、币种、合约乘数与价格单位 | 不同数据源价格不可直接对齐 | 口径不一致会改变收益与成交模拟 |
| 粒度与字段 | 确认回测所需 K 线/tick/盘口字段均存在 | 策略要求的粒度高于实际数据 | 不能从低频数据推断更细的成交路径 |
本站未提供某一连接器的实测导出样例，因此本表是数据质量验收清单，不声称 Hydra 自动执行这些校验。格式与字段支持以对应版本官方文档为准。
Storage budget
StockSharp 本地行情库：先算清存储与更新成本
StockSharp 的数据存储很省空间，但「省」不等于「随便存」。粒度、标的数量与历史长度三者相乘，才是真实占用。
| 规划项 | 要确认的内容 | 不规划的后果 | 注意点 |
|---|---|---|---|
| 标的数量 | 研究池有多少只、是否含已退市标的 | 下载任务时间成倍增长 | 股票池决定回测是否存在幸存者偏差 |
| 历史长度 | 回测需要多少年、源端能提供多少年 | 回测区间被数据深度截断 | 历史深度受数据源权限限制 |
| 数据粒度 | 日线/分钟/tick/盘口分别需要哪些 | tick 级数据占用迅速膨胀 | 粒度不能事后从低频数据反推 |
| 更新频率 | 每日增量还是盘中实时落库 | 重复区间写入导致数据重复 | 增量更新要处理区间重叠 |
| 备份与校验 | 是否定期抽样核对首末时间与条数 | 数据损坏发现时已影响结论 | StockSharp 不替用户校验数据质量 |
| 导出与共享 | 是否需要导出 csv/数据库给其他工具 | 格式与口径不一致导致对不上账 | 时区与复权口径必须一并说明 |
容量与压缩效果取决于数据类型与配置，本站未实测具体占用，请以实际下载结果与官方说明为准。
FAQ
常见问题
Hydra 能存哪些市场数据？
取决于所选连接器，覆盖股票、期货、期权、加密货币与外汇的 K线/tick/orderbook 等。
数据能导出吗？
可导出 CSV、Excel、XML 或数据库，也支持 CSV 导入与 API 访问。
数据实时性如何？
实时行情依赖数据源连接器的推送；历史数据可定时任务同步，具体时效以数据源为准。
Hydra 存储空间占用大吗？
采用高压缩存储以节省本地空间，具体压缩率与占用随数据类型变化，以官方说明为准。
历史数据要自己准备吗？
看情况。通过连接器可以自动下载部分历史数据，范围受数据源权限限制；如果目标市场或历史深度不在可下载范围内，就需要自备 CSV 等文件再导入。StockSharp 平台本身不附带数据版权，具体可下载范围以数据源与连接器说明为准。
导出数据给 Python 分析可行吗？
可行，常见做法是 Hydra 导出 CSV 或数据库，再交给 pandas 等工具处理；也可以用 API 直接取数。注意导出量级与字段口径，时间戳与复权处理要与后续分析保持一致。具体导出选项以官方文档为准。