近年来，许多国内用户发现无法正常使用 TradingView，这其中的原因包括数据源限制以及网络连接问题等。事实上，只要建立属于自己的实时行情数据库，并进行实时更新，同时开发一个简单的 Web 服务，就完全可以打造一个自主控制的量化分析平台，让所有日志、品种信息、警报等等都完全本地化或使用国内云服务，从而有效解决问题。
我基于 Python 开发了一套量化分析平台，目前已经应用于期货、期权、股票等领域，效果非常优秀。这一平台的架构以一个本地实现版的解决方案为核心，并将 TradingView 作为参考来打造更适用于国内市场需求的金融量化应用。
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以下是关键步骤的简要分享：
搭建 Web 服务和数据库
首先需要配置一个自己的 Web 架构以及数据库，用以存储实时行情数据。这部分内容包括金融行情的实时数据更新，例如分时、月度、年度等维度，甚至是市场信息，如期货商品库存、资金流向和席位持仓数据。
对接实时数据库
配置好实时数据库后，可实现分钟级实时行情的获取和分析。这些数据可来自多个公开或付费源，以满足多样化的分析需求。做好实时数据对接后，即可开始分析市场动态。
存储与读取历史信息
为提升数据使用效率，可以建立另一个专门存储和读取历史数据的 Web 服务。该服务能够记录用户关注的品种、画线分析、警报以及操作日志。这部分功能扩展性极强，允许进一步个性化定制。
定制扩展功能
自行扩展功能是该平台的核心优势之一，以下是推荐的扩展方向：
自定义指标和功能：根据个人需求开发新的技术分析指标和参数。
金融开源库集成：例如 Talib、QuantLib 等量化分析库，可助力高效计算和回测。
数据可视化工具：通过 Seaborn、Plotly、Echart 等数据可视化工具创建图形化报告。
机器学习库整合：如 Scikit-learn、Tensorflow 这样的开源库，可以应用于算法交易和人工智能技术开发。
打造量化分析平台的最大好处在于自主性与灵活性。用户可以完全自定义指标数据、可视化工具以及算法模型。此外，您还可以拓展许多当下流行的前沿技术，例如人工智能分析与预测等，进一步提升系统的使用效能。
是否对这样的量化分析平台感兴趣？开始基于自己的需求制作一个专属工具吧！