@dataclass
classDataQualityMetrics:
    """Store data quality metrics"""
    missing_data_pct: float
    outlier_pct: float
    stale_data_pct: float
    gaps_detected: Dict
    gap_count: int
    gap_duration: timedelta
    data_freshness: timedelta
    quality_score: float

@dataclass
classProcessingMetrics:
    """Store processing metrics"""
    processing_time: float
    memory_usage: float
    error_count: int
    cache_hit_rate: float
    feature_count: int

2.辅助类（Auxiliaries）

在系统初步运行若干次后，观测到存在性能瓶颈以及资源管理方面的问题，遂引入CacheManager类。

CacheManager类的功能为存储高频访问数据，以此降低数据库负载并减少延迟。该类分别针对原始数据与特征数据设置独立缓存，其缓存有效期分别设定为1小时和30分钟。同时，通过设定最大缓存大小限制，对内存使用进行有效管控。

在构建CacheManager和MonitoringServer类时，大量借助了Claude 3.5 Sonnet工具。尽管明确需要缓存模块与监控模块，但当前的实现方式在效率方面存在显著不足 。 

class CacheManager:
    """Manages data and feature caching"""
    
    def__init__(self, cache_size: int = 100):
        self.data_cache = cachetools.TTLCache(
            maxsize=cache_size,
            ttl=3600# 1 hour TTL
        )
        self.feature_cache = cachetools.TTLCache(
            maxsize=cache_size,
            ttl=1800# 30 minutes TTL
        )
        self.logger = logging.getLogger('CacheManager')
        self.hits = 0
        self.misses = 0





    

    defget_cache_key(self, symbol: str, start_time: datetime, end_time: datetime) -> str:
        """Generate cache key"""
        returnf"{symbol}:{start_time.isoformat()}:{end_time.isoformat()}"

    defget_from_cache(self, key: str, cache_type: str = 'data') -> Optional[pd.DataFrame]:
        """Retrieve data from cache"""
        try:
            cache = self.data_cache if cache_type == 'data'else self.feature_cache
            if key in cache:
                self.hits += 1
                return cache[key]
            self.misses += 1
            returnNone
        except Exception as e:
            self.logger.error(f"Error retrieving from cache: {e}")
            returnNone

    defstore_in_cache(self, key: str, data: pd.DataFrame, cache_type: str = 'data'):
        """Store data in cache"""
        try:
            cache = self.data_cache if cache_type == 'data'else self.feature_cache
            cache[key] = data
        except Exception as e:
            self.logger.error(f"Error storing in cache: {e}")

    @property
    defhit_rate(self) -> float:
        """Calculate cache hit rate"""
        total = self.hits + self.misses
        return self.hits / total if total > 0else 0.0

辅助部分的第二个组件是MonitoringServer类。此为可选类，目前尚未投入使用。它作为一个HTTP接口，具备捕获指标以及监测缓存性能的功能。该类对中频交易（MFT）系统的影响极小，仅使处理时间增加了0.14秒。鉴于不希望仅通过文本输出方式进行全面监控，后续有计划启用该类。 

class MonitoringServer:
    """Handles monitoring endpoints and metrics collection"""
    
    def__init__(self, host: str = 'localhost', starting_port: int = 8080):
        self.host = host
        self.starting_port = starting_port
        self.port = 




    
None
        self.app = web.Application()
        self.metrics = {}
        self.logger = logging.getLogger('MonitoringServer')

    asyncdeffind_free_port(self) -> int:
        """Find a free port starting from self.starting_port"""
        port = self.starting_port
        while port < self.starting_port + 100:  # Try 100 ports
            try:
                sock = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM)
                sock.bind((self.host, port))
                sock.close()
                return port
            except OSError:
                port += 1
        raise OSError("Could not find a free port")

    asyncdefstart(self):
        """Start monitoring server"""
        self.app.router.add_get('/metrics', self.get_metrics)
        self.app.router.add_get('/health', self.health_check)
        
        runner = web.AppRunner(self.app)
        await runner.setup()
        site = web.TCPSite(runner, self.host, self.port)
        await site.start()
        
        self.logger.info(f"Monitoring server started at http://{self.host}:{self.port}")

    asyncdefget_metrics(self, request: web.Request) -> web.Response:
        """Endpoint for getting current metrics"""
        return web.json_response(self.metrics)

    asyncdefhealth_check(self, request: web.Request) -> web.Response:
        """Basic health check endpoint"""
        return web.Response(text='healthy')

    defupdate_metrics(self, new_metrics: Dict):
        """Update current metrics"""
        self.metrics.update(new_metrics)

3.主类（Main Classes）

本代码旨在解决核心问题，即处理数据与市场差距相关的难题。经过约10 - 12次迭代优化，最终取得了较为理想的结果，具体前后输出情况可在结果部分查看。

在该模块中，DataQualityChecker和DataMonitor这两个主类发挥着关键作用。DataQualityChecker主要负责验证市场数据的质量，会对市场交易时间段内的数据进行检查，排查数据差距、缺失值以及异常值等问题。该类会设定市场交易时间（美国东部时间上午9:30至下午4:00），并计算相应的质量指标和分数。 

class DataQualityChecker:
    """Handles data quality validation"""
    
    def__init__(self, max_missing_pct: float = 0.1,
                max_outlier_std: float = 3.0,
                max_stale_minutes: int = 5,
                min_gap_minutes: float = 1.0




    
):  # Changed to minutes and default to 1.0
        self.max_missing_pct = max_missing_pct
        self.max_outlier_std = max_outlier_std
        self.max_stale_minutes = max_stale_minutes
        self.min_gap_minutes = min_gap_minutes  # Store as minutes
        self.logger = logging.getLogger('DataQualityChecker')
        
        # Define market hours in UTC (corrected times)
        self.MARKET_OPEN_UTC = 14# 14:30 UTC = 9:30 AM ET
        self.MARKET_OPEN_MIN = 30# Market opens at 14:30
        self.MARKET_CLOSE_UTC = 21# 21:00 UTC = 4:00 PM ET
        self.MARKET_CLOSE_MIN = 0   # Market closes at 21:00
    
    defis_market_hours(self, dt: datetime) -> bool:
        """Check if a given datetime is within market hours"""
        ifisinstance(dt, pd.Timestamp):
            dt = dt.to_pydatetime()
        
        # Check if it's a weekday (Monday = 0, Sunday = 6)
        if dt.weekday() >= 5:  # Saturday or Sunday
            returnFalse
            
        # Convert to UTC if needed
        if dt.tzinfo isNone:
            dt = dt.replace(tzinfo=pytz.UTC)
        elif dt.tzinfo != pytz.UTC:
            dt = dt.astimezone(pytz.UTC)
            
        # Check if within market hours
        if dt.hour == self.MARKET_OPEN_UTC:
            return dt.minute >= self.MARKET_OPEN_MIN
        elif dt.hour == self.MARKET_CLOSE_UTC:
            return dt.minute < self.MARKET_CLOSE_MIN
        else:
            return self.MARKET_OPEN_UTC < dt.hour < self.MARKET_CLOSE_UTC

    defis_same_trading_day(self, dt1: datetime, dt2: datetime) -> bool:
        """Check if two timestamps belong to the same trading day"""
        ifisinstance(dt1, pd.Timestamp):
            dt1 = dt1.to_pydatetime()
        ifisinstance(dt2, pd.Timestamp):
            dt2 = dt2.to_pydatetime()
            
        return (dt1.date() == dt2.date() and
                self.is_market_hours(dt1) and
                self.is_market_hours(dt2))

    defanalyze_gaps(self, df: pd.DataFrame) -> Tuple[Dict, timedelta]:
        """Analyze data gaps with detailed statistics and consistent metrics"""
        try:
            gap_info = {}
            total_gap_duration = timedelta(0)
            
            # Filter for market hours
            market_hours_mask = df.index.map(self.is_market_hours)
            df_market = df[market_hours_mask].copy()
            
            # Calculate missing values per column for market hours only
            missing_values = df_market.isnull().sum()
            gap_info['missing_values'] = missing_values[missing_values > 




    
0]
            
            # Time gap analysis within market hours
            time_diffs = df_market.index.to_series().diff()
            min_gap = pd.Timedelta(minutes=self.min_gap_minutes)  # Convert to Timedelta with minutes
            
            # Filter gaps and handle trading day boundaries
            market_gaps = {}
            for time, gap in time_diffs[time_diffs > min_gap].items():
                start_time = time - gap
                
                # Only count gap if both times are in the same trading day
                if self.is_same_trading_day(start_time, time):
                    market_gaps[time] = gap
            
            gaps = pd.Series(market_gaps)
            
            # Calculate total gap duration (market hours only)
            ifnot gaps.empty:
                total_gap_duration = pd.Timedelta(gaps.sum())
            
            # Sort gaps by duration and get largest ones using sort_values and head instead of nlargest
            sorted_gaps = gaps.sort_values(ascending=False)
            
            gap_info['gap_count'] = len(gaps)
            gap_info['first_few_gaps'] = gaps.head().to_dict()
            gap_info['largest_gaps'] = sorted_gaps.head(5).to_dict()
            
            # Calculate average sampling frequency for market hours
            iflen(df_market) > 1:
                trading_day_diffs = []
                current_day = None
                last_time = None
                
                for idx in df_market.index:
                    if current_day != idx.date():
                        current_day = idx.date()
                        last_time = None
                        
                    if last_time isnotNone:
                        diff = idx - last_time
                        if diff <= pd.Timedelta(minutes=5):  # Only include reasonable gaps
                            trading_day_diffs.append(diff)
                    last_time = idx
                
                if trading_day_diffs:
                    gap_info['avg_sampling_freq'] = pd.Timedelta(sum(trading_day_diffs, pd.Timedelta(0)) / len(trading_day_diffs))
                else:
                    gap_info['avg_sampling_freq'] = pd.Timedelta(0)
            else:
                gap_info['avg_sampling_freq'] = pd.Timedelta(0)
            
            # Data ranges for market hours only
            ranges = {}
            for col in df_market.columns:
                if df_market[col].dtype in [np.float64, np.int64]:
                    ranges[col] = {
                        'min': df_market[col].min(),
                        'max': df_market[col].max()




    

                    }
            gap_info['data_ranges'] = ranges
            
            # Special spread statistics for market hours if available
            if'spread'in df_market.columns:
                gap_info['spread_stats'] = df_market['spread'].describe()
            
            return gap_info, total_gap_duration
            
        except Exception as e:
            self.logger.error(f"Error in gap analysis: {e}")
            raise

    defcheck_data_quality(self, df: pd.DataFrame) -> DataQualityMetrics:
        """Perform comprehensive data quality checks"""
        try:
            # Filter for market hours
            market_hours_mask = df.index.map(self.is_market_hours)
            df_market = df[market_hours_mask]
            
            # Skip quality check if no market hours data
            iflen(df_market) == 0:
                return DataQualityMetrics(
                    missing_data_pct=1.0,
                    outlier_pct=0.0,
                    stale_data_pct=0.0,
                    gaps_detected={},
                    gap_count=0,
                    gap_duration=timedelta(0),
                    data_freshness=timedelta.max,
                    quality_score=0.0
                )
            
            # Missing data analysis for market hours
            missing_pct = df_market.isnull().mean()
            
            # Outlier detection for market hours
            outliers = {}
            for col in df_market.select_dtypes(include=[np.number]).columns:
                mean = df_market[col].mean()
                std = df_market[col].std()
                outliers[col] = df_market[col][abs(df_market[col] - mean) > self.max_outlier_std * std]
            
            outlier_pct = sum(len(v) for v in outliers.values()) / len(df_market)
            
            # Stale data detection for market hours only
            stale_data = pd.Series(False, index=df_market.index)
            last_update = None
            current_day = None
            
            for idx in df_market.index:
                if current_day != idx.date():
                    current_day = idx.date()
                    last_update = None
                
                if last_update isnotNone:
                    time_diff = idx - last_update
                    if time_diff > pd.Timedelta(minutes=self.max_stale_minutes):
                        stale_data[idx] = True
                last_update = idx
            
            stale_pct = stale_data.mean()
            




    

            # Enhanced gap detection for market hours
            gaps, total_gap_duration = self.analyze_gaps(df)
            
            # Data freshness (use last market hours data point)
            current_time = datetime.now(pytz.UTC)
            if self.is_market_hours(current_time):
                freshness = current_time - df_market.index[-1]
            else:
                # Find the last market close time
                last_market_close = current_time.replace(
                    hour=self.MARKET_CLOSE_UTC,
                    minute=0,
                    second=0,
                    microsecond=0
                )
                ifnot self.is_market_hours(last_market_close):
                    last_market_close -= timedelta(days=1)
                freshness = last_market_close - df_market.index[-1]
            
            # Calculate overall quality score (0-1) with adjusted gap penalty
            expected_samples = len(pd.date_range(
                df_market.index[0],
                df_market.index[-1],
                freq='1min'
            ))
            gap_ratio = gaps['gap_count'] / expected_samples
            gap_penalty = min(0.5, gap_ratio)  # Cap gap penalty at 0.5
            
            quality_score = 1.0 - (
                0.3 * missing_pct.mean() +
                0.2 * outlier_pct +
                0.2 * stale_pct +
                0.3 * gap_penalty
            )
            
            return DataQualityMetrics(
                missing_data_pct=missing_pct.mean(),
                outlier_pct=outlier_pct,
                stale_data_pct=stale_pct,
                gaps_detected=gaps,
                gap_count=gaps['gap_count'],
                gap_duration=total_gap_duration,
                data_freshness=freshness,
                quality_score=quality_score
            )
            
        except Exception as e:
            self.logger.error(f"Error in data quality check: {e}")
            raise

其中DataMonitor类具有收集、处理和更新指标的核心功能。它连接到TimeScaleDb，检索数据并同时处理多个符号。最后，它打印有关差距分析、监控指标、统计数据和错误日志的详细信息。

class DataMonitor:
    """Data quality checks and monitoring"""
    
    def__init__(self, 
                db_config: Dict[str, str],
                cache_size: int = 100,
                enable_monitoring: bool = False,
                monitoring_port: int = 8080):
        self.db_config = db_config
        self.pool = None
        self.logger = logging.getLogger('DataMonitor')




    

        
        # Initialize components
        self.quality_checker = DataQualityChecker()
        self.cache_manager = CacheManager(cache_size=cache_size)
        self.enable_monitoring = enable_monitoring
        
        
        # Initialize metrics
        self.current_metrics = {
            'processing_metrics': {},
            'quality_metrics': {},
            'error_metrics': {}
        }

    asyncdefinitialize(self):
        """Initialize system components"""
        try:
            # Initialize database pool
            self.pool = await asyncpg.create_pool(**self.db_config)
            self.logger.info("Database connection pool initialized")
            
            
            
        except Exception as e:
            self.logger.error(f"Error initializing system: {e}")
            raise

    deflog_error(func):
        """Decorator for error logging and monitoring"""
        @wraps(func)
        asyncdefwrapper(self, *args, **kwargs):
            try:
                returnawait func(self, *args, **kwargs)
            except Exception as e:
                error_info = {
                    'error': str(e),
                    'traceback': traceback.format_exc(),
                    'timestamp': datetime.now(pytz.UTC).isoformat()
                }
                
                # Update error metrics
                self.current_metrics['error_metrics'][func.__name__] = error_info
                
                # Log error
                self.logger.error(f"Error in {func.__name__}: {e}")
                self.logger.error(traceback.format_exc())
                
                raise
        return wrapper

    @log_error
    asyncdefget_market_data(self,
                           symbol: str,
                           start_time: datetime,
                           end_time: datetime) -> pd.DataFrame:
        """Get market data with caching and quality checks"""
        try:
            # Check cache first
            cache_key = self.cache_manager.get_cache_key(symbol, start_time, end_time)
            cached_data = self.cache_manager.get_from_cache(cache_key)
            
            if cached_data isnotNone:
                return cached_data
            




    

            # Fetch from database
            asyncwith self.pool.acquire() as conn:
                query = """
                SELECT time, price, volume, bid, ask, vwap, spread,
                       trades_count, microstructure_imbalance
                FROM market_data
                WHERE symbol = $1
                AND time >= $2
                AND time < $3
                ORDER BY time;
                """
                
                records = await conn.fetch(query, symbol, start_time, end_time)
                
                # Convert to DataFrame
                df = pd.DataFrame(records, columns=[
                    'time', 'price', 'volume', 'bid', 'ask', 'vwap',
                    'spread', 'trades_count', 'microstructure_imbalance'
                ])
                
                if df.empty:
                    self.logger.warning(f"No data found for {symbol}")
                    returnNone
                
                # Set time as index and rename price to close
                df.set_index('time', inplace=True)
                df.rename(columns={'price': 'close'}, inplace=True)
                
                # Check data quality
                quality_metrics = self.quality_checker.check_data_quality(df)

                # Print detailed gap analysis
                print(f"\nAnalyzing data quality for {symbol}:")
                print("\nMissing values per column:")
                print(quality_metrics.gaps_detected['missing_values'])
            
                print(f"\nFound {quality_metrics.gaps_detected['gap_count']} time gaps larger than 5 seconds:")
                print("First few gaps:")
                for time, gap in quality_metrics.gaps_detected['first_few_gaps'].items():
                    print(f"{time}: {gap}")
            
                print("\nLargest gaps:")
                for time, gap in quality_metrics.gaps_detected['largest_gaps'].items():
                    print(f"{time}: {gap}")
            
                print(f"\nAverage sampling frequency: {quality_metrics.gaps_detected['avg_sampling_freq']}")
            
                




    
print("\nData ranges:")
                for col, range_info in quality_metrics.gaps_detected['data_ranges'].items():
                    print(f"{col}: {range_info['min']:.2f} to {range_info['max']:.2f}")
            
                if'spread_stats'in quality_metrics.gaps_detected:
                    print("\nSpread statistics:")
                    print(quality_metrics.gaps_detected['spread_stats'])
                
                # Update monitoring metrics
                self.current_metrics['quality_metrics'][symbol] = {
                    'quality_score': quality_metrics.quality_score,
                    'missing_data_pct': quality_metrics.missing_data_pct,
                    'data_freshness': quality_metrics.data_freshness.total_seconds(),
                    'gap_count': quality_metrics.gap_count,
                    'avg_sampling_freq': str(quality_metrics.gap_duration)
                }
                
                # Cache if quality is good
                if quality_metrics.quality_score >= 0.8:
                    self.cache_manager.store_in_cache(cache_key, df)
                
                return df
                
        except Exception as e:
            self.logger.error(f"Error fetching market data: {e}")
            raise

    @log_error
    asyncdefprocess_symbol(self,
                          symbol: str,
                          start_time: datetime,
                          end_time: datetime) -> pd.DataFrame:
        """Process symbol with monitoring"""
        start_processing = datetime.now()
        
        try:
            # Get market data
            df = await self.get_market_data(symbol, start_time, end_time)
            if df isNone:
                returnNone
            
            # Calculate processing metrics
            end_processing = datetime.now()
            processing_time = (end_processing - start_processing).total_seconds()
            
            metrics = ProcessingMetrics(
                processing_time=processing_time,
                memory_usage=df.memory_usage().sum(),
                error_count=0,
                cache_hit_rate=self.cache_manager.hit_rate,
                feature_count=len(df.columns)
            )
            
            # Update monitoring metrics
            self.current_metrics['processing_metrics'][symbol] = {
                'processing_time'




    
: float(metrics.processing_time),
                'memory_usage': int(metrics.memory_usage),
                'feature_count': int(metrics.feature_count),
                'gap_analysis_time': float(processing_time),
                'top_features': {},
                'gap_metrics': {
                    'gap_count': len(df.index.to_series().diff()[df.index.to_series().diff() > pd.Timedelta(seconds=5)]),
                    'total_gap_duration': float(df.index.to_series().diff().sum().total_seconds())
                }
            }
            
            return df
            
        except Exception as e:
            self.logger.error(f"Error processing symbol {symbol}: {e}")
            self.current_metrics['error_metrics'][symbol] = {
                'error': str(e),
                'traceback': traceback.format_exc(),
                'timestamp': datetime.now(pytz.UTC).isoformat()
            }
            raise

    @log_error
    asyncdefprocess_multiple_symbols(self,
                                   symbols: List[str],
                                   start_time: datetime,
                                   end_time: datetime) -> Dict[str, pd.DataFrame]:
        """Process multiple symbols concurrently"""
        try:
            tasks = []
            for symbol in symbols:
                task = asyncio.create_task(
                    self.process_symbol(symbol, start_time, end_time)
                )
                tasks.append(task)
            
            results = await asyncio.gather(*tasks, return_exceptions=True)
            
            # Process results
            processed_results = {}
            for symbol, result inzip(symbols, results):
                ifisinstance(result, Exception):
                    self.logger.error(f"Error processing {symbol}: {result}")
                    continue
                if result isnotNone:
                    processed_results[symbol] = result
            
            return processed_results
            
        except Exception as e:
            self.logger.error(f"Error in parallel processing: {e}")
            raise

    asyncdefcleanup(self):
        """Cleanup resources"""
        if self.pool:
            await self.pool.close()
            self.logger.info("Database connection pool closed")

以下展示的是修改前的初始输出。可以观察到，在相近时间点出现了连续两天的数据间隔，同时存在6516个缺失值。实际上，这些情况属于正常现象，其根源在于代码中未纳入任何关于市场交易时间的实现逻辑。其中，65小时的时间间隔涵盖了周末闭市（周五闭市至周一开市）以及因圣诞节假期闭市导致的12月26日交易时段缩短。

在此详细阐述这些情况，是因为对于任何缺乏经验、处理原始数据的量化交易从业者而言，这类问题具有一定的普遍性。一旦对其有了深入理解并掌握相应处理方法，后续在面对类似情况时，便会将其视为常规操作，无需投入过多额外思考。 

以下呈现的是初始运行的质量及处理指标。质量得分仅为65%，而缺失数据比例高达10%，这一数据偏差程度较为显著。可以注意到，此次初始运行涵盖了131个特征，同时还包含了部分特征相关的指标。而最终版本将仅以市场数据作为特征进行考量 。 

下面是数据的最终输出。这考虑了市场时间和市场收盘时1分钟的差距，这解决了整个差距问题。质量评分现在是%97，没有缺失的数据，没有差距。