开拓者回测长期数据时，首先需要获取相应的数据源。一种常见的数据源是金融市场的历史数据，包括股票、指数、期货、外汇等市场的价格和交易量信息。此外，还可以使用经济指标、宏观经济数据等相关数据作为补充。

在回测过程中，需要选择一个合适的回测平台或者编程语言来执行回测策略。常见的回测平台包括Quantopian、Backtrader、MetaTrader等，而编程语言有Python、R、MATLAB等。

接下来，需要编写回测策略。回测策略是根据投资者的需求和目标，通过编程语言编写的一系列规则和算法。这些规则和算法会根据历史数据进行模拟交易，判断在不同市场环境下买入或卖出的时机和交易量。在编写回测策略时，需要遵循一定的投资原则和风险管理规则，以确保回测结果的可靠性和合理性。

在回测过程中，需要注意过滤掉政治、seqing、db和暴力等内容。这可以通过在回测策略中设置过滤条件和规则来实现。例如，设置只交易特定行业或领域的资产，或者使用技术指标来过滤掉相关的资产。

完成回测策略后，可以使用历史数据对策略进行回测。回测时，将历史数据按照设定的时间段和频率进行划分，然后根据策略规则进行模拟交易。在每个交易周期结束后，可以计算策略的收益率、风险指标等关键指标，以评估策略的表现。

最后，可以根据回测结果进行优化和调整策略，以提高策略的效果和稳定性。这包括调整策略参数、添加新的交易规则、修正过滤条件等。

总结来说，开拓者回测长期数据需要获取合适的数据源，选择合适的回测平台或编程语言，编写回测策略并设置过滤条件，进行回测并评估策略表现，最后进行优化和调整。在整个过程中，需要注意过滤掉政治、seqing、db和暴力等内容，以确保回测结果的可靠性和合法性。