数据驱动投资决策需要可靠、完整和及时的数据来源。需要注意的是，在使用数据驱动投资决策时，仍需要考虑市场的非理性行为、政策风险以及模型的局限性等因素，综合考虑各种因素做出决策。
量化投资模型是通过数学模型和数据分析来指导投资决策的方法。数据驱动是指在构建和优化量化模型时，依靠历史和实时数据进行分析和决策。以下是一些常用的数据驱动投资决策的方法和数据来源。
1. 历史数据分析：使用过去的市场数据来分析价格走势、波动性、相关性等，并构建统计模型来预测未来的市场走势。
2. 技术指标分析：使用各种技术指标，如移动平均线、相对强弱指数（RSI）等，来分析价格图表和交易量，识别市场趋势和交易信号。
3. 基本面数据分析：使用公司财务数据、经济指标等基本面数据来分析公司价值和业绩，并进行估值和选择投资标的。
4. 大数据分析：利用大数据技术和人工智能算法，分析庞大的市场数据，发现隐藏的模式和关联性，提供更准确的市场预测和投资建议。
5. 实时数据监控：使用实时市场数据来监测投资组合的风险和回报，并根据市场变化进行调整和优化。
数据驱动投资决策需要可靠、完整和及时的数据来源。常用的数据来源包括金融市场数据库、财务报表、宏观经济数据、舆情数据等。投资者可以通过开放数据接口（API）或专业金融数据服务商获取所需的数据。
需要注意的是，在使用数据驱动投资决策时，仍需要考虑市场的非理性行为、政策风险以及模型的局限性等因素，综合考虑各种因素做出决策。