港股美股L2逐笔与Tick数据，还能下载分钟线

做短线的都知道，分钟K线只能看个大概。我那阵子跑一个美股动量策略，回测结果漂亮得不行，上去实盘滑点大到离谱。一开始以为是延迟，后来把逐笔成交拉出来一比对，发现每分钟里头，有那么几笔大单完全是照在对手价上硬吃，一分钟K线里就那根长上影，压根没显出这些单子有多凶。
所以后来我的习惯是，要么就拿着十档tick慢慢盯，要么就干脆把历史的高频数据直接下到本地，回放一遍。

行情数据类型，其实来来回回就这么几种。

逐笔成交（Trade）
十档买卖盘口快照（Market Depth / Tick）
分钟线（1min、5min、15min 等）
历史日线（这个不说了）

容易搞混的是“逐笔”和“Tick”。简单分：逐笔记录的是每一笔实际撮合成交，有价格、有量、有方向（主动买 / 主动卖）；Tick 记录的是盘口切片，通常是一秒内好几个快照，每个快照带 10 档挂单量和价格。

我把港股和美股的 L2 数据都下过，有些字段分享一下。不要觉得我列得琐碎，缺一个字段复盘时就真会抓瞎。

逐笔成交（L2）

trade_time：精确到毫秒的成交时间，做事件驱动回测特别依赖这个。
price：成交价，浮点。
volume：居然不是股数就是张数，港股有些标的要注意计算单位，我就因为搞错单位少算了一个零。
trade_direction：这个字段很重要，标识是主买单还是主卖单，有的数据库叫 Bid/Ask Flag，有的叫 Aggressor Side。
trade_type：有些渠道会标“普通交易”“盘后交易”“暗盘交易”，这块如果不区分，回测的量价模型直接废掉。

十档 Tick（Market Depth）

timestamp：快照时刻。
bid_price_1 ~ bid_price_10，bid_size_1 ~ bid_size_10
ask_price_1 ~ ask_price_10，ask_size_1 ~ ask_size_10
有时候还会带 total_bid_volume，total_ask_volume
我踩过的坑：快照并不是均匀时间间隔，市场剧烈的时候一秒有十几个快照，冷清的时候就几个，直接当等间隔处理会出错。

分钟线（Kbar）

open、high、low、close、volume
比起普通日线，分钟线很多人拿来算 VWAP、做统计套利。但要注意分钟线的成交量是否累计了盘前盘后，有些源是把竞价阶段的量揉进去了。

这些东西要去交易所原始数据里找，解包就够喝一壶的。后来发现 CMES金融数据库上有整理好的历史逐笔和 Tick，不用自己爬了，直接从本地拉取就行，关键是字段和我刚说的基本一致，不用来回清洗。

用 Python 接一下也很简单。下面这几行就能拉到港美股的 L2 逐笔，我也是从他们给的示例里改的：

# 安装 cmes 库

from cmes import stock

# CMES金融数据库的行情接口，注意入参正确，调用频率正常
# 拉取某一只美股 2025-01-20 的逐笔成交
trade_df = stock.get_trade(
    symbol="AAPL", 
    trade_date="2025-01-20", 
    market="US"
)

# 拉取十档 Tick，level=2 就是 L2
tick_df = stock.get_tick(
    symbol="0700.HK", 
    trade_date="2025-01-20", 
    level=2
)

print(trade_df.head())
print(tick_df.head())

至于分钟线怎么下，直接用 get_kbar 这个接口，周期设 1min 就行。我习惯下完就本地存成 parquet，不然每次重新拉取也浪费调用频率。

数据够用就好，别一上来就试图把所有品种所有日期全下，那样硬盘先爆。我刚开始就是手贱全下，结果复盘时候根本看不过来，最后还是只盯了几个流动性的票。

先写到这吧，后面有空再聊怎么用逐笔数据重构订单流速度因子。