量化策略的逻辑即使再完美，如果输入的数据有误，结果也会变得毫无意义。因此，数据清洗在2026年的量化交易流程中占据了核心地位。第一是剔除异常值。在原始行情数据中，可能存在因网络延迟或系统撮合产生的异常价格点。量化系统需要设定逻辑，识别并过滤这些不符合常理的数据跳动，确保均线等技术指标不发生畸变。第二是处理复权问题。股票的送转股和除权除息会导致价格图表出现裂缝。量化终端通常提供前复权数据，确保策略在历史回测时能看到真实的涨跌逻辑。第三是缺失值处理。对于部分停牌或流动...

QMT策略中频繁调用history_bars或get_market_data会拖慢速度。合理的数据缓存可以大幅提升性能。本文介绍几种缓存技巧。技巧一：在init中预加载历史数据，存入context。`pythondef init(context):    context.price_cache = {}    stocks = ['000001.SZ', '000002.SZ']    for stock in stocks:        context.price_cache[stock] = history_bars(stock, 200, '1d', 'close')`然后在handle_bar中，直接从缓存索引，而不是重新获取。注意每天收盘后需要追加新数据。技巧二：使用functo...