交易系统数据抓取是量化交易与市场分析的核心环节，其技术架构通常涵盖数据源对接、反爬策略绕过、清洗存储及实时处理模块，关键挑战在于高效破解交易所API限制或网页动态加密，同时需应对IP封禁、验证码等反爬机制，实战中常见陷阱包括：高频请求触发风控、数据字段漂移导致解析失败、法律合规风险（如用户协议禁止爬取），以及代理池质量不足引发的稳定性问题，低延迟架构设计若未优化多线程与异步IO，可能引发数据丢失或时序错乱，成功案例多依赖模块化设计，结合机器学习动态调整抓取策略，但需平衡性能与隐蔽性，避免对目标系统造成负担。