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云上行情数据服务怎么分工：REST、WebSocket、MCP 的系统边界
摘要：企业级金融应用在选择行情数据源时，真正的瓶颈往往不是“覆盖多少个市场”，而是数据进入系统之后的事——字段契约是否可校验、异常分支是否可追溯、多市场时间戳是否一致、AI Agent 调用时能否拿到结构化返回而非模型幻觉。本文不提供排行榜，而是梳理一套面向企业系统的选型检查清单，覆盖数据接入、口径治理、链路监控和 AI 工具调用四个环节。
websocket
作者小头像 Walter_老白量化 2026-07-05 10:33:11
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AI Agent 实时行情监控：先接 MCP 工具查一次真实数据
AI Agent 写行情脚本前，必须先接上外部行情工具，完成一次可复核的查询。 第一步不是直接生成完整监控系统，而是确认工具可见、查询一个真实 symbol、核对 symbol、last_price、timestamp 等字段。MCP 工具调用是单次查询，不是 WebSocket 持续推送，也不构成投资建议。你用 Cursor 或 Claude Code 让 AI 写一个 A 股实时行情监控...
websocket
作者小头像 Walter_老白量化 2026-06-17 12:01:51
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当AI能写策略了，个人量化的最后一块拼图是什么？
大模型写因子、生成回测代码的速度，已经快到让人恍惚。上周我让一个开源模型根据“放量突破20日均线”写个Python策略，它从因子定义、回测框架到下单逻辑，一口气输出完，注释比实习生写的还清楚。
作者小头像 Walter_老白量化 2026-05-28 18:07:15
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