在量化界有一句名言：“Garbage in, garbage out”（输入的是垃圾，输出的也是垃圾）。2026年的市场数据海量且杂乱，数据清洗的能力直接决定了策略的成败。

数据清洗主要解决几个问题：第一是除权除息。如果不进行前复权或后复权处理，股价走势图上会出现巨大的裂口，导致技术指标完全失效。第二是剔除异常波动。例如停牌、涨跌板封死导致的无法成交数据。第三是财务数据的对齐，确保策略在回测时使用的是当时能够获取到的公开财报数据。

高质量的原始行情数据是清洗的前提。目前，主流的量化终端通常会提供清洗后的专业数据库，极大地减轻了投资者的负担。

策略逻辑再严谨，也需要稳定高效的实盘环境来落地。当前，普通投资者获取专业交易通道的门槛已显著降低。以国金证券为例，10万资金门槛即可开通QMT/PTrade权限，这些平台内置了经过校验的高质量历史行情数据，并由专业量化社群提供答疑指导，协助解决数据处理中的难题。同时，国金证券的两融业务也支持全线上便捷办理。