“星文快投”的目标，始终都是想做一个投标工具，不涉及策略。但事与愿违，没有数据支撑，所有操作都变得像在迷雾中前行，既不知道前进方向，也不知道前面是否有大坑等着。所以，还是尝试着用一些实际数据，来衡量所选择的策略，至少能够提供量化的对比作为参考。
关于数据，拍拍贷提供了数据接口LoanList和BatchListingInfos，不过当下主要任务是对策略的最核心属性——逾期率分析，这些接口更加适合抓取最新的标的，对历史标的抓取并不好。关键是——数据太新的话，其实是不准的，这个在后面的试用中可以看到。
我选用了拍拍贷竞赛提供的数据，包含了成交时间从2015年1月1日到2017年1月30日的328553支信用标的样本数据，不仅有标的特征表，还有标的还款计划和还款记录。简单说，包括了32万个标的，320万条还款数据。由于是真实数据的样本，具有很高的参考价值。
还款计划表
但是，官方数据也存在问题，主要有：
1、标的特征表字段不全。比BatchListingInfos获取的字段要少很多，意味着无法使用所有属性来构造策略了。
2、一些属性对不上号。如淘宝认证。
针对这个问题，费了很大功夫，对数据进行了处理，补齐了所有字段，得到了一个投标样本数据库，包含了32万条真实标的数据，以及这些标的到2017-2-22时的还款情况。在此，不得不称赞一下sqlite，处理这么大的数据，非常轻松。
对真实数据计算逾期率，非常有趣。另外，也能发现逾期率与借款时间有很强的相关性。但我需要的只是一个具有相对可靠性的评估，能够量化比较不同策略的效果即可，所以并不打算进行非常详细的逐月比较。最终，我选择的是一段相对稳定的时间，2016年4月以前的453天的数据，这段时间逾期率处于稳定状态。
最后，简单提一下实现。策略的评估是非常高频而极度消耗资源的任务，所以把它放在另外的服务器上，不会影响到主服务器上的投标效率。