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沙经理
股票
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天勤量化的数据清洗工具实现 “全类型异常处理”，保障回测数据质量，核心能力：
异常处理范围：
价格异常：如 “股价瞬间暴涨 100% 后回落” 的错误 tick，工具自动识别并替换为相邻值，某策略经清洗后，回测收益虚高问题减少 30%；
缺失数据：用 “线性插值 + 行业均值填充” 处理停牌时段数据，某股票策略的缺失数据填补后，回测连续性提升，最大回撤计算偏差从 5% 缩至 1.2%。
对回测的影响：清洗后策略胜率平均提升 8%-15%，某套利策略因剔除异常价差数据，实盘与回测收益偏差从 12% 降至 3%。
工具支持 “清洗前后数据对比”，用户可自主选择是否应用清洗结果，兼顾客观性与灵活性。
发布于2025-7-31 15:40 七台河
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股票交易历史数据回测，求解答一下吧
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年策略回测与实盘收益偏差大（因历史数据含异常值、缺失值），TqSdk、Vn.py 需手动清洗数据效率低，天勤量化如何实现数据质量自动管控？
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