高质量历史数据

一、引言

在 MT5 平台开发 EA 时，历史数据质量常被忽视，但却是决定回测结果可靠性的关键因素。券商提供的免费历史数据存在周期短、精度低、点差缺失等问题，导致回测结果与实盘表现偏差较大。本文针对这些问题，提供系统化的解决方案。

二、券商历史数据的常见问题

1. 数据周期不足

• 现象：多数券商仅提供近几年数据，早期数据（如 2012 年前）缺失，导致回测样本量不足。
• 影响：策略无法经历完整市场周期（如牛熊转换），回测结果缺乏长期可靠性。

2. 数据精度缺陷

• 时间间隔异常：远期数据可能出现分钟级周期数据缺失（如 2012 年 8 月标普 500 数据间隔达一天）。
• 价格断层：高开低收数据不连续，导致策略信号计算错误。

3. 点差数据缺失

• 远期点差丢失：早期数据未记录点差，回测忽略交易成本，实盘绩效因点差损耗大幅下降。
• 近期点差失真：部分券商数据点差固定或异常（如标普 500 点差长期显示 50），与实盘动态点差不符。

三、解决方案：第三方数据软件

1. 软件优势

• 相关软件:
  • Quant Data Manager 下载地址 https://strategyquant.com/quantdatamanager
  • Tick Data Suite 下载地址 https://eareview.net/tick-data-suite
  • Tickstory 下载地址 https://tickstory.com/download-tickstory
• 数据来源：从 Dukascopy 等专业数据源获取，覆盖外汇、指数、加密货币等品种。
• 免费版功能：支持 MT5 导出，下载速度较慢，适合个人开发者。

2. 操作步骤(以 Quant Data Manager 为例)

步骤 1：安装好后,添加品种

步骤 2：选择品种名称 选择M1 data 或者Tick data

步骤 3：选中添加的品种 点击下载按钮

步骤 4：选择数据开始时间启动下载

步骤 5：设置好相关平台的点差数据导出数据

步骤 6：在MT5中创建自定义交易品种

• 从平台自带品种中复制
• 品种名加上.C后缀用于区分

步骤 7：导入从Quant Data Manager中导出的数据

步骤 8：选择自定义交易品种再次回测

• 回测期间的数据已经完全填充

步骤 9：设置手续费

也可以回测的时候输入固定点差

四、进阶方案：Python 脚本自定义数据处理（适合技术开发者）

1. 技术优势

• 灵活性：可整合自有平台点差，处理时区转换（如夏令时/冬令时调整），适配复杂策略需求。
• 数据来源：与第三方软件同源（Dukascopy），确保价格数据一致性。

2. 操作流程

步骤 1：环境准备

• 安装 Python 3.x，配置 pandas、requests 等库。
• 下载数据脚本库（包含下载、合并、点差整合脚本）。

步骤 2：数据下载配置

1. 编辑 pairs.csv 文件：

   # 品种代码, 平台代码, 起始年份, 结束年份
   US500, SPXUSD, 2012, 2025
   EURUSD, EURUSD, 2010, 2025

2. 命令行运行下载脚本：

   python download_data.py

   数据保存至 output 目录，按年份生成压缩文件。

步骤 3：数据合并与清洗

1. 合并多文件：

   import pandas as pd
   files = pd.concat([pd.read_csv(f'output/{f}') for f in os.listdir('output')])
   files.to_csv('merged_data.csv', index=False)

2. 时区转换：根据券商时区（如 GMT+3）调整时间戳，确保与 MT5 图表时间一致。

步骤 4：点差整合

• 采集实盘点差：运行 EA 记录一周实盘点差（每分钟 4-5 次采样），计算平均点差。
• 数据匹配：将点差按时间戳匹配到历史价格数据，生成含 Bid/Ask/Spread 的完整数据集。

步骤 5：MT5 导入与验证

• 按“第三方软件方案”步骤创建自定义品种，导入处理后的 CSV 文件。
• 对比自研数据与平台原生数据（如 2023 年 1 月 5 日 15:07 价格），确保一致性。

五、数据质量验证与回测建议

1. 质量指标

• 历史数据质量百分比：回测报告中该值需 ≥ 90%（理想值 98%+），低于 70% 时结果无参考价值。
• 可视化检查：在 MT5 图表中对比自研数据与平台数据，确认无时间断层或价格跳变。

2. 回测优化

• 固定点差 vs 动态点差：高频策略建议使用动态点差（通过 EA 实时采集），低频策略可设固定点差（如日均点差）。
• 时区处理：忽略无法修正的微小时间偏差（如 1 小时夏令时差异），避免过度优化。

六、总结

历史数据质量是量化策略的“地基”，直接影响回测可信度与实盘盈利能力。推荐优先使用第三方软件（如 Take Story）快速提升数据质量，技术开发者可结合 Python 脚本深度定制。无论采用何种方案，核心目标是通过长周期、高精度、含成本的数据，建立对策略的真实信心。

行动建议：

1. 检查当前券商数据质量（回测报告→历史数据质量）。
2. 按本文步骤下载 10 年以上历史数据，重新回测核心策略。
3. 定期（每季度）更新数据，确保覆盖最新市场行情。