策略写完了，一回测发现数据缺一大截：某段时间没有行情，某些标的干脆没记录。这种情况新人几乎都会遇到，多数人第一反应是软件有问题，其实大部分是数据没下载全。

量化客户端的历史数据一般分两层。一层是随客户端安装包附带的样本数据，覆盖主要指数和部分权重股，够你跑通流程，但不够做严肃回测。另一层要自己补：在数据管理或数据下载的入口里，按品种、按周期勾选需要的历史区间，从服务器拉取。日线数据量小，几分钟能下完；分钟线尤其是多品种多年的分钟线，动辄几个 G，要留出时间和硬盘空间。

复权处理是第二个坑。行情默认给的是不复权价格，遇到分红送转会出现价格跳空，策略会把它当成真实跌幅，回测结果自然失真。回测前把复权方式统一设成前复权，并且在实盘信号里保持同一口径，否则回测和实盘对不上，你会怀疑代码写错了。

第三类是标的层面的缺失。停牌期间没有成交，退市标的直接从列表消失，ST 股在部分数据源里被单独归类。做长周期回测时，这些空档会让持仓市值凭空变化。处理办法是在策略里显式判断停牌与退市状态，缺失的交易日按停牌处理，不要用前一日价格硬填。

数据补全之后，还要对齐撮合假设。客户端回测引擎的成交规则和真实市场有差距：涨跌停能否成交、集合竞价怎么算、滑点设多少，这些都影响结果。同一套代码在不同引擎上跑出百分之二三十的差异并不稀奇，所以别拿回测收益当预期收益，它只能用来比较策略之间的相对优劣。

我的习惯是先做小样本对齐：挑一个月的数据，手工核对几笔委托的成交价和手续费，确认引擎算法符合预期，再把区间拉长。这一步花不了多少时间，但能省掉后面反复怀疑数据的功夫。

数据下载还牵扯到权限。部分品种的历史行情要单独开通，分钟级数据有的券商只提供近若干年，更早的要另找来源。遇到下不下来的区间，先确认是不是权限问题，别一味重装客户端。

规则和数据口径都在变，具体以客户端里当前能勾选的区间为准。

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