在真相反击的准备工作中，最核心、最耗时、也最关键的一环，是五年交易数据的整理。这不仅仅是简单的数据汇总，而是一项系统性的工程——需要将三千七百余笔交易，按照时间顺序、品种类别、盈亏状况等多个维度进行重新梳理和验证，确保每一笔数据都经得起最严格的 scrutiny。
一、数据的原始来源
贝西克的交易数据，来源于三个独立的渠道：
券商交易系统：这是他进行所有交易的官方平台。每一笔交易的开仓、平仓、止损、止盈，都在券商的服务器上留有完整的记录。这些记录包括交易时间、品种代码、买卖方向、成交价格、成交数量、佣金税费等详细信息。
个人交易日志：这是贝西克自己维护的一份Excel表格。五年来，他坚持在每一笔交易结束后，手动记录交易的理由、心理状态、以及事后反思。这份日志，不仅包含了交易数据，还包含了他的思考过程和情绪变化。
策略回测系统：这是他用来验证策略有效性的自动化系统。该系统记录了每一笔模拟交易的参数设置、市场环境、以及回测结果。这些数据，可以用来验证实盘交易与回测结果的一致性。
三个独立的数据源，相互印证，相互补充，构成了一个完整的证据链。
二、数据的导出与清洗
数据整理的第一步，是将三个来源的数据导出，并进行清洗。
券商数据的导出：贝西克登录了三个不同券商的交易系统，将过去五年的交易记录逐一导出。由于券商系统的数据导出功能有限，他不得不手动选择每一年的数据，分批导出，然后将它们合并成一个完整的文件。这个过程，花费了他整整一天的时间。
个人日志的整理：他的个人交易日志，分散在五个不同的Excel文件中。由于他经常在不同的电脑上编辑这些文件，导致部分数据存在版本不一致的问题。他需要逐条核对，确保每一条记录都是最新的版本。
回测数据的提取：策略回测系统的数据，存储在一个专用的数据库中。阿杰编写了一个SQL查询脚本，将过去五年的回测数据提取出来，并与实盘数据进行比对。比对结果显示，实盘交易与回测结果的偏差，在统计意义上不显著。
数据清洗的过程中，贝西克发现了一些问题：
• 有几笔交易的时间戳，存在一分钟左右的偏差。经过排查，发现是券商系统的时间同步问题，不影响交易的真实性。
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