tick数据研究

      经常听见tick数据，回测的时候也用过，但是还真的没有自己去处理过tick数据，据说tick数据有很多坑，所以打算自己研究一下。首先的第一步就是先拿正常的tick数据来生成bar，从而能够理解一些细节，然后就是自己用ctp去接收tick数据，看看ctp有没有坑。

      这里，完美的tick数据是wind上的。

      这是wind上面导出来的，看起来还是比较正常的，反正一秒两个数据嘛。毕竟我们知道，咱们交易所给我们的数据不是真正的tick，而是snapshot，说白了就是500毫秒一次切片。一切的行情软件，其实都是根据tick数据来实现的。

      tick数据当然还有别的东西，比如ask、bid但是，最重要的还是last_price和volume。last price当然可以理解，切片时候的成交价格嘛，至于volume，我们来看一下曲线:

       所以，tick数据的volume是累计成交量，而一天的开始是九点的夜盘开始。当然没有夜盘的品种当然就是第二天早上九点了。

      那么怎么变成分钟数据呢？也就是tick变成bar。

#encoding=utf-8
import pandas as pd
from matplotlib import pyplo