1. 数据插补法线性插值：适用于时间序列数据，根据相邻数据点的线性关系估算缺失值。例如，若某日股票价格缺失，可通过前后两日的价格线性推算。拉格朗日插值：通过多项式拟合更复杂的非连续数据点，适合非线性变化的数据。时序模型预测：如ARIMA或LSTM模型预测缺失值，适用于高频或复杂波动数据。

2. 数据填充法固定值填充：使用均值、中位数或众数填充缺失值，减少极端值影响。例如，用30日均价填充某日缺失的收盘价。前向/后向填充（FFill/BFill）：用最近的有效数据（前一日收盘价）或后续数据填补短期缺失。零值填充：对成交量等数据，若缺失可能代表无交易，可直接填0。

3. 删除法若缺失数据对整体影响较小（如单日缺失），可直接删除相关记录。但需注意连续缺失可能导致策略回测偏差。对于长周期缺失（如股票停牌多日），建议标记后剔除，避免策略误判。

4. 外部数据补充通过对比其他数据源（如QtFactor因子库）补充缺失数据，尤其适用于QMT原生数据受限的场景（如北向资金、可转债等特色数据）。利用券商提供的免费Tick级数据（需开通权限），通过订阅-推送模式实时补全高频数据。

5. 自动化预处理与日志记录部分量化平台内置自动化清洗模块，可自定义规则（如连续3日缺失则剔除），并生成日志记录处理过程，便于追溯。特殊场景处理：如复权数据修正、跨市场时间对齐等，确保数据一致性。

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