程序化交易开发中的数据来源问题，如何解决？
在进行程序化交易开发的过程中，数据来源问题是一个非常重要的难点。程序化交易所需的数据包括历史价格数据、经济指标数据、新闻资讯等等。如何获取到可靠、全面、准确的数据，是程序化交易开发中不得不面对的问题。
一、数据来源的分类
首先，我们需要对数据来源进行分类。
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公共数据来源：例如Yahoo Finance、Google Finance等公共平台可以提供大量的免费股票价格及相关数据，但不够细致和全面。
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专业数据来源：专业数据提供商，例如Bloomberg、Thomson Reuters等，可以提供股票价格及相关数据，但价格昂贵。
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爬虫获取：借助网络爬虫程序获取互联网上的公开信息，可以免费获取大量数据，但需要投入一定的编程时间和精力。
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数据库构建：将各类数据从多个数据源整合到一起，形成一个数据库，以方便程序化交易策略的设计，需要达到足够大的规模和不断更新、维护。
二、解决方案
针对以上分类，我们可以有相应的解决方案：
- 公共数据来源：
公共平台可以给予初学者非常好的体验和实践，可以作为构建第一版程序化交易策略的数据源。对于只需要股票价格数据和简单技术指标的程序化交易策略开发者，可以比较容易地使用这些免费的公共数据。
- 专业数据来源：
如果你的交易需要更精准的数据，如公司财务报表、新闻资讯等，则需要考虑使用专业数据提供商。但是这些专业的数据提供商都需要付费，成本较高。不过可以根据需求逐步加入需要的数据来源。
- 爬虫获取：
爬虫获取是一种相对廉价、高效的数据获取方式，但也存在一定的风险，可能会违反网站的收集条款并受到法律制裁。此外，由于网站的结构不断变化，爬虫程序可能需要不段地进行修改。所以，在使用爬虫程序获取股票数据前，请先了解相关法律法规，并保持及时更新。
- 数据库构建：
数据库构建可以帮助我们整合各种股票数据来源，形成一个统一可供程序处理的数据库。在构建数据库时，可以采用开源数据库软件，如MySQL、PostgreSQL等。但是需要考虑到随着时间推移，数据库存储量将会越来越大，所以需要及时迁移数据和做好数据清洗工作。
三、总结
在程序化交易开发中，数据来源问题是一个需要重视的问题。通过选择适当的数据来源、构建数据库等方式，可以有效解决数据来源问题。在实际操作中，我们需要灵活应用各类数据资源，结合自己的研究方向和策略类型进行合理选择。
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