获取历史数据
历史数据存储跨资产类别的技术需求非常广泛。为了保持竞争力，买方(基金、支持部门)和卖方(经纪人/经销商)都在其技术基础设施上进行了大量投资。必须考虑到它的重要性。特别是，我们对及时性、准确性和存储要求很感兴趣。我们将在本书后面的章节中讨论数据存储。
在上一节中，我们建立了一个策略管道，允许我们根据自己的个人拒绝标准拒绝某些策略。在本节中，我们将根据自己对获取历史数据的偏好筛选更多的策略。主要的考虑因素(特别是在零售从业者级别)是数据的成本、存储需求和您的技术专长水平。我们还需要讨论可用数据的不同类型，以及每种类型的数据将给我们带来的不同考虑。以下讨论了一些可用数据的类型和我们需要考虑的关键问题。
基础数据
包括宏观经济趋势的数据，如利率、通胀数据、公司行为(股息、股票分割)、美国证券交易委员会(SEC)文件、公司账户、盈利数据、农作物报告、气象数据等。这些数据通常用于对公司或其他资产进行基本评估，即通过对未来预期现金流的某种方式。它不包括股票价格序列。一些基本数据可以从政府网站免费获得。其他长期历史基础数据可能非常昂贵。存储需求通常不是特别大，除非同时对数千家公司进行研究。
新闻数据
新闻数据通常是定性的。它由文章、博客、微博(“tweets”)和社论组成。机器学习技术，如分类器，经常被用来解释情绪。这些数据通常也可以通过订阅媒体免费或廉价获得。较新的“NoSQL”文档存储数据库旨在存储这种非结构化的定性数据。
资产价格数据
这是量化的传统数据领域，由资产价格的时间序列组成。股票(股票)、固定收益产品(债券)、大宗商品和外汇价格都属于这一类。对于股票等较简单的资产类别，通常可以直接获得每日历史数据。然而，一旦包括了准确性和洁净度，并且消除了统计上的偏差，数据就会变得昂贵。此外，时间序列数据通常具有重要的存储需求，尤其是考虑日内数据时。
金融工具
股票、债券、期货和更奇特的衍生品期权具有截然不同的特征和参数。因此，没有一种“一刀切”的数据库结构可以容纳它们。必须特别注意为各种金融工具设计和执行数据库结构。
频率
数据频率越高，成本和存储需求就越大。对于低频策略，日内的数据通常是足够的，对于高频策略需要tick级别的数据，甚至特定交易交易所订单簿数据的历史副本。为这种类型的数据实现存储引擎在技术上非常密集，并且只适合那些具有强大编程/技术背景的人。
基准
上面描述的策略经常会与基准进行比较。这通常表现为额外的财务时间序列。对于股票，这通常是一个全国性的股票基准，如美国的标准普尔500指数(S&P500 index)或英国的FTSE100指数(FTSE100)。对于固定收益基金，与一篮子债券或固定收益产品进行比较是有用的。“无风险利率”(即适当的利率)也是另一个被广泛接受的基准。所有资产类别都有一个受欢迎的基准，因此，如果您希望从外部获得对策略的兴趣，那么有必要根据您的特定策略对其进行研究。
技术
金融数据存储中心背后的技术栈非常复杂，它通常围绕数据库集群引擎，如关系数据库管理系统(RDBMS)，如MySQL、SQL Server、Oracle或文档存储引擎(即“NoSQL”)。这是通过“业务逻辑”应用程序代码访问的，该代码查询数据库并提供对外部工具(如MATLAB、R或Excel)的访问。通常这种业务逻辑是用c++、Java或Python编写的。您还需要将这些数据存储在某个地方，无论是在您自己的个人计算机上，还是通过internet服务器远程存储。近年来，亚马逊(Amazon)网络服务等产品使这一过程变得更简单、更便宜，但要以稳健的方式实现这一目标，仍需要大量的技术专长。
可以看出，一旦通过管道确定了策略，就有必要评估特定历史数据集的可用性、成本、复杂性和实现细节。您可能会发现，有必要拒绝仅基于历史数据考虑的策略。这是一个很大的领域，确保定价准确和及时。不要低估为您的回测目的创建健壮的数据中心的困难！
许多回溯测试平台都可以自动地为您提供这些数据——当然是有代价的。因此，它将从您身上带走许多实现的痛苦，您可以完全集中精力于策略的实现和优化。像TradeStation这样的工具拥有这种能力。尽可能在内部实现，并避免将堆栈的部分外包给软件供应商。更高频率的策略，具有更吸引人的夏普比率，但它们往往与技术堆栈紧密耦合，在技术堆栈中，高级优化是至关重要的。
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