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上一节介绍了股票基础信息表，以及为了回测我们需要保存哪些数据、这些数据的来源是什么，本节将介绍策略、回测结果、回测分析相关的表。
什么是策略呢，我的理解就是我们选股的方法，然后用程序将其实现出来，并及时跟踪回测结果，然后不断调优，从而建立模型，获得统计分析情况，然后逐步实战，比如：简单来说，我要选取市值在80-120亿的股票，近三年营收正增长，市盈率一定数值范围内，当日收盘价在8-12之间的，K线符合黄金谷形态的股票。还可以附加很多的条件组合在一起(比如：均线呈多头排列、近20日股价回落百分45以上，温和放量、十大股东有社保基金入驻，舆情信息、板块热度等等)，那么以上这些综合在一起，就是一个策略。
我们通过编写程序，来识别我们的策略，选出当日满足的策略的股票，可以考虑在第二天进行买入，我们可以根据大数据、统计分析等方式，来确定买入的价格，卖出的价格、止损方式等，我们可以通过回测获取大量的数据来分析，然后调整各种参数，尽可能找到增大胜率的参数配置，然后投入一定量资金实盘验证。
那么这些策略、特征(股票的一系列可获得的值，包括通过计算、逻辑处理等方式得到的值，比如：收盘价、均线成多头排列、价托形成、5日平均换手率、量比等，尽可能通过统计、建模等方式将一些值进行规范化处理，转变成可用数字等值衡量的项目，这我抽象成为特征)应该如何设计表呢？
我设计了策略信息表、过滤器表、特征表来存储这些信息，回测平台会读取数据库中保存的这些配置数据，来创建策略类、过滤器类、特征类，通过一定的组织方式，使回测平台运转起来，通过日级别回测，分钟级别回测、秒级别回测，生成策略产生的结果数据，并对结果数据进行统计分析，寻找出涨幅较大的股票，然后对涨幅较大的股票进行分析，找到通用的特征值的范围，并分析这些特征对股票涨跌的影响程度，计算出一个权重，据此在设计一套打分体系，这样我们就可以在给定的交易日，根据分析得到的合理的特征值范围构造出一个模型，根据这个模型选出的股票在选出日之后以特定价格买入后，短期或中长期有加大涨幅空间从而实现盈利。
回测结果数据、回测分析数据也需要建立相关的表来保存，可以方便的查阅各策略选出的股票信息、该股票满足哪些特征，该股票在选中之后一段时间的运行情况，对每种策略的特征范围可以有不同的配置，每种配置都可以进行回测，我们的设计可以保证只需要回测一次，就可以将策略的不同配置都考虑到。
关于本节的更详细的内容，我近期整理后会发布为付费文章，如果有感兴趣的读者可以给我留言，我会尽快发布。
《股票交易及量化投资回测分析系统》的数据库设计截止到本节已经全部讲述完成了。
我会将全部5篇文章介绍的内容整理成一份付费文档，将更详细的说明数据库的设计，每个字段的含义，数据类型、设计思想，完整的数据库sql，表之间的关联关系，数据之间的先后逻辑关系，各计算字段的算法等等。
有需要的朋友可以多多关注、点赞、订阅，我会根据关注、点赞、订阅情况尽快整理出一份完整的文档。请朋友们多多支持哦。
后续将逐步进入编程环节，我将会带领大家从无到有的将这个系统建立出来，确保最终是可运行的。敬请期待额!
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