一个业余的量化爱好者，他的数据可能是这样的：东一个CSV，西一个pickle，回测代码里混杂着各种数据获取的逻辑。而一个专业的研究体系，其数据流一定是清晰、统一的。构建中央数据仓库的好处是：
- 唯一可信源 (Single Source of Truth): 所有策略都从同一个地方获取数据，保证了回测的一致性和可比性。
- 数据与研究分离: 数据更新、清洗的任务独立出来，策略研究者只需专注于策略逻辑，而不用关心数据是怎么来的。
- 性能与效率: 对数据存储和查询进行优化，极大提升了回测和研究的效率。
- 可扩展性: 当需要引入新的数据源或数据类型时，只需扩展数据仓库，而无需改动所有策略代码。
三层架构：一个可行的设计方案
对于个人研究者，我们可以设计一个经典的三层数据仓库架构：
第一层：原始数据层 (Raw Data Layer)
作用： 存储从外部数据源（如 Tushare, yfinance）下载的、未经任何修改的原始数据。
存储格式： Parquet。因为它压缩比高，且能完美保留原始的 schema。
核心原则： 只写一次，永不修改！这一层是所有数据的“备份”，保证了数据的可追溯性。
第二层：核心数据层 (Core Data Layer)
作用： 对原始数据进行清洗、标准化和整合。这是我们最常使用的数据层。
核心工作：统一格式： 将所有数据源的列名统一（如 trade_date, open, close）。数据清洗： 处理缺失值、异常值，进行复权等。数据对齐： 确保不同股票、不同类型的数据在时间上是对齐的。
存储格式： ArcticDB。它的版本控制功能在这里大放异彩！每当你完成一次大的数据清洗或更新，都可以创建一个快照，方便回溯。
第三层：应用/因子层 (Application/Factor Layer)
作用： 在核心数据的基础上，计算并存储各种衍生数据，如技术指标、基本面因子、另类因子等。
核心工作： 计算 MA, RSI, PE, PB, 动量因子, 波动率因子等。
存储格式： 同样推荐 ArcticDB。你可以为不同的因子库（如alpha101, my_factors）创建不同的库(Library)来管理，非常清晰。
自动化调度：
一个成熟的数据仓库，其数据的更新应该是自动化的。你可以使用系统的定时任务（如 Linux 的 Cron）或者专门的工作流工具（如 Airflow），编写脚本来每天定时地从外部API获取数据，并依次更新这三层数据。
从小处着手：
这个三层架构听起来很宏大，但你不必第一天就完美实现它。可以从最简单的开始：只建立第一层和第二层，只包含A股的日线数据。然后随着你需求的增加，再逐步地向其中添加更多的数据类型和因子。
