金融数据是什么？

金融数据是指金融行业所涉及的市场数据、公司数据、行业指数和定价数据。 所有与金融行业相关的数据均可纳入金融市场大数据系统，为从业者进行市场分析提供参考。学术化的定义很多，通俗点的例子，某只股票一段时期的价格数据按既定的时间顺序排列就可以称之为一种金融时间序列数据。

以Luft（原汤森路透金融与风险业务板块）提供的金融数据为参考，可覆盖所有主要金融市场（包括股票、固定收益、商品和外汇），帮助用户找到合理有效的数据 从海量数据中，判断市场的预期发展和价值。金融数据处理是指将采集到的数据，通过一定的手段，按照一定的程序和要求，加工成符合目的要求的数据的过程。 除了数据的一般特征外，金融数据还具有自身的特点：普遍性、综合性、可靠性和连续性； 金融数据的特殊性使得金融数据的处理有其特殊的地方和特殊的要求。 它的输入审计更严格，存储容量更大，网络传输更广，数据维护更频繁。

金融数据的目的：

（1）把数据转换成为便于观察分析、便于传送或者便于进一步处理的形式；

（2）对数据进行加工，使之成为有利于决策运用的新的数据；

（3）对数据进行编辑后存放起来，供以后使用。

拓展资料：

数据要真正反映客观事物的属性，必须具备两个条件：

一是必须属于个体，是个体属性的反映； 其次，数据作为对象属性的记录，必须有一定的物理载体。 财务数据是指在各种财务活动中产生的数据。 金融是国民经济的重要组成部分，与国民经济各行各业有着密切的联系。

二是金融业开展金融活动，做好自身经营，实际上是在为全社会提供全方位的服务。 因此，金融活动中产生的数据不仅是对金融机构经营活动的客观描述，也是国民经济宏观和微观运行情况的综合反映，这使得金融数据和金融数据处理具有其自身的一些特点。

意思就是有用信号功率 （Power of Signal）与噪声功率 （Power of Noise）的比很低。

信噪比 （Signal-to-noise ratio，缩写为 SNR 或 S/N），也称作信杂比或讯杂比。. 信噪比 ，信噪比 （Signal-to-noise ratio，缩写为 SNR 或 S/N），也称作信杂比或讯杂比。信噪比 ，为有用信号功率 （Power of Signal）与噪声功率 （Power of Noise）的比。

针对你的需求：

1. 高效存储和检索大量时间序列数据和横截面数据

这两个 数据库都能存储 时间序列数据， 但不是 最高效的

2. 支持存储和检索大段文本数据

MySQL 和其他大部分关系型数据库的文本检索能力不强，用 LIKE 效率低，只能 硬匹配，PgSQL 提供全文检索功能 ( PgSQL 数据类型 包含 Text Search Types )，这是 PgSQL 很好的特性，可以充当轻量级搜索引擎。

3. 对R和Python有稳定高效的接口

MySQL 和 PgSQL 这方面都没问题， 但 如果是 Python3， PgSQL 的 psycopg2（毫无争议的就是这个adapter） 稳定高效， 而MySQL的 Python3 adapter 比较多，相对没有 Python2 的稳定或高效。

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