在量化日内回转交易中，避免市场操纵行为影响交易策略可以采取以下几种方法：

1. 数据清洗：
- 在进行策略回测和实盘交易前，对历史数据进行清洗，剔除异常值和可能被操纵的数据点。
- 使用统计方法识别和排除异常交易行为，比如价格在短时间内的异常波动。

2. 多源数据：
- 从多个数据源获取市场数据，以减少单一数据源被操纵的风险。
- 对比不同数据源的信息，识别不一致性，这可能是操纵行为的迹象。

3. 异常检测系统：
- 建立实时监控系统，对交易数据进行实时分析，以识别操纵行为的迹象。
- 使用机器学习算法来预测和识别操纵行为。

4. 风险管理：
- 设定止损点和止盈点，以限制操纵行为可能造成的损失。
- 使用风险管理模型来评估操纵行为对策略的影响，并调整策略参数。

5. 市场影响分析：
- 分析市场操纵行为对市场流动性和价格发现机制的影响。
- 调整交易策略以适应市场操纵行为可能导致的市场变化。

6. 合规性检查：
- 确保交易策略和行为符合监管机构的规定，避免因违反规定而受到操纵。
- 定期审查交易策略，确保它们不会无意中助长市场操纵行为。

7. 分散投资：
- 在不同的市场和资产类别中分散投资，以减少单一市场操纵行为的影响。
- 使用多种交易策略，以降低对单一策略的依赖。

8. 市场情绪分析：
- 利用社交媒体和新闻分析工具来监测市场情绪，识别可能的市场操纵行为。
- 将市场情绪分析纳入交易决策过程，以避免在市场情绪极端时进行交易。

9. 交易成本分析：
- 考虑到市场操纵可能导致的交易成本增加，如滑点和流动性成本。
- 调整交易策略以适应可能增加的交易成本。

10. 持续学习与适应：
- 市场操纵行为是动态变化的，因此需要不断学习和适应市场的变化。
- 定期更新交易模型，以应对新的市场操纵行为。

通过这些方法，可以在一定程度上减少市场操纵行为对量化日内回转交易策略的影响。然而，完全避免市场操纵行为的影响是非常困难的，因此，持续的监控和策略调整是必要的。