“垃圾进，垃圾出”（Garbage In, Garbage Out）是量化领域的一句名言。即使模型逻辑再完美，如果输入的数据存在缺失、异常或未复权处理，最终的交易信号也会失真。
数据清洗的第一步是处理复权。A股市场频繁的除权除息会导致价格曲线出现跳空裂口。量化系统（如XtQuant）通常提供前复权（forward recovery）数据，以保持价格的连续性，确保MA、MACD等技术指标计算正确。
第二步是异常值处理。由于网络波动或系统数据源误差，有时会出现极端的“胖手指”报价。开发者需要通过逻辑校验（如检查当前价格是否偏离前一分钟均价的合理范围）来过滤这些噪声。
第三步是数据对齐。在进行多因子选股或跨品种套利时，不同标的的行情刷新频率可能不一致。在Python中，通常利用Pandas的`resample`或`reindex`功能，将Tick数据或分钟数据强制对齐到统一的时间轴上，防止策略在逻辑判断时出现时间差漏洞。
高质量的数据是量化交易的生命线。国金证券不仅为量化用户开放了QMT与PTrade系统，还针对专业开发者提供了Tushare数据优惠支持。PTrade系统更是支持免费调用高频Level-2数据，助力投资者构建更精准的因子模型。若您在环境搭建中遇到困难，国金的专属技术服务团队将为您提供针对性指导。