在搭建和回测股票或基金量化策略时，历史行情的准确性直接决定了回测结果的可靠性。许多量化初学者在计算技术指标（如均线、MACD）或设计选股模型时，往往会直接下载交易所的原始历史价格（即除权数据）进行计算。然而，如果忽视了股票在历史上的分红、派息、送股和转增等事件，回测系统就会产生巨大的“价格跳空”漏洞，从而严重误导量化策略的信号输出。

当一家上市公司进行分红送配时，股票价格在除权除息日当天会发生自然下跌。例如，某股票每10股送10股，股价在除权当天会直接减半。如果量化策略直接读取这种原始数据，系统会误认为股价遭遇了断崖式暴跌，从而错误地触发止损信号或均线死叉信号。为了消除这种由非交易因素引起的历史价格不连续性，在量化领域必须使用“复权数据”。

在实际的量化实操中，市场参与者通常需要在“前复权”和“后复权”两种数据处理方式中做出选择：

第一种是前复权（Forward Adjusted）。前复权是以当前最新的价格为基准，保持现在的价格不变，将历史上的价格按照分红送配的比例向下等比调整。前复权的优势在于，它使得历史的所有价格走势与当前的实际市场价格处于同一价格区间内。因此，如果投资者的量化策略中涉及到绝对价格的判断（例如：股价突破20元时买入），或者需要与当前的实时盘口价格进行对比，前复权是最佳的选择。

第二种是后复权（Backward Adjusted）。后复权是以股票上市首日的原始价格为基准，保持历史起点价格不变，在每次分红送配后，将后续的价格向上等比调高。后复权完整地保留了资金随时间累积的真实财富增值曲线。如果投资者的策略核心是计算长周期内的历史复合收益率、进行多因子选股压力测试，且不直接涉及当前盘口的价格比对，那么后复权数据能提供更稳定的统计特征。

在诸如QMT或PTrade等主流策略交易终端中，行情数据接口通常都自带复权参数选项。开发者在调用数据API时，只需在参数列表中明确指定 fq='pre'（前复权）或 fq='post'（后复权），系统便会自动在底层完成复杂的除权变换，确保策略逻辑在连续的高质量数据上运行。

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