收盘之后，小F正在看财经新闻，忽然一则新闻吸引了注意力-《400亿的基金经理教你如何布局三季度-明星基金经理的调研路径》。
“这种新闻，散户看了肯定都会去追！我要赶紧拿出我的小金库来冲一波！”
“先等等！要不要测试一下看看？”
数据准备
说干就干，首先看一下哪里有没有比较规整的数据源可以用。
常用的数据源有以下几个，一般可以和数据商先沟通一下有没有对应数据，如果有就可以直接用，没有就需要自己想办法处理，比如手动下载或者写爬虫，etc.
1. wind数据库(filesync)
2. 朝阳永续数据库(盈利预测数据库2.0)
3. 通联数据 ……
这次正好wind数据库有对应收集好的数据，那么先来看看数据是什么样的，数据质量如何。
一般检验数据时，可以考察下面几个方面：
1. 数据覆盖历史
2. 数据内容格式
3. 数据质量
“老林，快看我的day1的成果。”
正在准备的时候，小F发来了ta的初步回测结果，还挺快！让我们来瞅瞅。
小F的思路是从调研次数入手，从发生一次，再到一段周期内发生多次调研，确定回测效果最好的调研次数之后，再回测最好的持仓周期。在此思路下，给了一个类似胜率的统计结果。老林的评价是，“大体上抓到了主要矛盾，细化工作还有很多。”
接下来我们继续数据的准备工作。
wind数据库里相关的表是如下几张，分别检查一下。
还有如下几张相对有关系的表，暂且按下不表
* AShareEarningEst(中国A股盈利预测明细)
* AShareConsensusData(中国A股盈利预测汇总)
* AShareStockRating(中国A股投资评级明细)
* AShareStockRatingConsus(中国A股投资评级汇总)
得到几个结论：
1. AshareISActivity表里有调研的日期、类别、人数、参与方式信息。从2019年1月1日开始，共有5万多条记录。
2. AShareISParticipant表可以关联到AshareISActivity表，获取每次调研活动的机构名单。
AshareISActivity格式如下：
AShareISParticipant格式如下：
在初步印象中该有的信息应该都是有的，从老林的主观印象中判断，调研活动类别、次数，调研人数，参与者类型应该对股价是会有比较大影响的。不过还不到测试这一步，接下来先来看看数据的质量。一般看数据质量是去抽样核对一下数据的准确性和完备性，此处略过不表。
完成质量的初步检查后，接下来我们先对数据进行一个大致的汇总，对我们拥有的材料有个更细致的了解。
(未完待续……)