云上三年，我如何用一套行情数据API搞定美股港股双市场

要说美股和港股最直观的差异，交易时段首当其冲。美股的活跃期在咱们这边北京时间22:30到次日5:00，而港股则是09:30到16:00。对于需要同时盯两个市场的策略来说，方案不需要全天候在线。解决思路很直接——在函数计算里配置两个定时触发器，各自在对应的交易时段启动采集任务，既精准又省资源。

看下具体的配置，这段配置算不上复杂：

函数计算配置

triggers:
  name: hk-trigger
  schedule: "0 9-16 * * 1-5"
  name: us-trigger
  schedule: "0 22-4 * * 1-5"

代码写起来也不复杂，核心逻辑不到50行。通过指数接口拉取恒生指数和标普500的数据，写完直接写入OSS。每天生成一个数据文件，按月归档，结构清晰。为了应对网络抖动，代码里加了指数退避重试策略，遇到网络错误会自动重试三次，算是给数据采集上了一道保险。

@retry(stop=stop_after_attempt(3), wait=wait_exponential(multiplier=1, min=2, max=10))
def fetch_market_data(country_id):
    url = f"http://api.jkidata.com/stock/indicescountryId={country_id}&key={KEY}"
    return requests.get(url, timeout=10).json()

数据存储这块，OSS的生命周期管理是个好东西。设置一个规则，30天以上的数据自动归档到冷存储，成本直接砍掉70%。想查历史数据时，用SDK直接读OSS文件就行，完全不需要再调一次API——只能说，真香。

跨市场数据对齐，必须承认是个技术活。港股收盘时，美股那边往往连盘都还没开。好在策略层面用的是各自市场的收盘价来计算日收益率，天然就不需要做时间对齐。但如果要做跨市场相关性分析，情况就不一样了——需要用pandas的merge操作，把两个市场的数据按照日期合并起来，这一步绕不过去。