一、前言
任何决策的基础都是来源于数据的搜集与分析，量化程序交易也不例外，数据的搜集是一个日积月累的过程，没有扎实的海量数据做为决策的基础，那每一个决策都是碰运气，成功的概率可想而知，靠运气赚的钱都会靠实力亏掉。可靠的数据搜集为实现量化创造必要条件。
二、分类
做量化必备的数据分为三种，一种是固有数据，例如一个国家的国土面积，山川河流，水资源的数量，植被数量，已探明的矿藏量，人口数量，城市的分布，存量房地产数据，历史天气数据等等；第二种是衍生数据，是在第一种固有数据的基础上衍生而来，例如土壤的分类与适宜的植被和畜牧业，水资源的微生物含量以及适合的养殖业，依附于矿藏的企业产量以及周边城市及其产业，人口的层级及其消费能力和习惯，城市的功能和经济能力，房地产的销售以及开工数量，天气数据对农业和消费的影响等等；第三种就是变量数据，舆论对标的的评价和情绪影响，突发事件对投资者的影响，政策的波动，管理的有效性等等。
每一种数据都可以深度展开来看，用量化思维来确定他的影响程度，再用回测的方式检验量化的有效性，最后做到一定周期性的更新。
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三、价格回测
价格反应的只是综合结果，背后的逻辑正是来源于数据，理论上，当掌握了关于价格变动的所有影响数据，再确定他们的影响程度，最终就会得到价格变动的趋势，根据趋势的变化再叠加下一章即将介绍的的数学模型就可以很好的预测价格；最后通过复盘的形式确定模型的正确率，再加以修改，或者更换操作方向，提高成功的概率，最后用小单测试，当成功率达到一定程度就可以加杠杆，扩大收益率。
四、写在最后
量化程序交易是未来的趋势，在每天海量数据的冲击下，人工的筛选对人员素质的要求更高，人工智能的发展为全方面跟踪数据的实现创造了可行性，用机器做机械的事情才能更好地解放人类的大脑，未来人类的作用将更多的用于实现创造力。
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