QMT 负责取数和下单，Pandas 负责算，两者配合是最常见的组合。流程可以拆成四段，每一段都有具体的坑。

第一段，取数。QMT 的行情接口返回的通常是列表或者字典，字段名固定，但顺序不保证。取数之后第一件事是转成 DataFrame，明确指定列名，不要依赖返回顺序。取多只标的时，建议循环单只取再拼接，比一次性批量取更稳，出错也容易定位。

第二段，清洗。要处理三件事：缺失值、停牌日、除权除息。缺失值直接向前填充会在长时间停牌时制造假数据，更稳的做法是标记为无效并跳过该标的；停牌日的成交量是零，参与计算会污染均线；除权除息必须用复权价，否则一根分红缺口会被当成暴跌信号。

第三段，计算。把指标写成纯函数，输入是 DataFrame，输出是 Series，不要在函数里读全局变量、不要在里面下单。这样写的好处是能单独测试：给一段固定数据，看输出对不对，不用整条策略跑一遍。

第四段，生成信号。信号是一张表，每一行是一个时间点和一个标的，列是信号方向、强度、备注。把信号表和原始数据分开存，方便回测时逐条比对，也方便实盘时只加载最近一段。

还有两个工程习惯。一是时间对齐，不同标的的交易日历可能不同，信号表和行情表按日期合并前先确认索引一致。二是缓存，历史数据不用每次重取，落成本地文件，加一个更新日期的字段，能省掉大量等待。

判断标准：整条链路里，任何一段出问题，你都应该能在十分钟内定位到是数据、指标还是信号。做不到这一点，说明中间某一段被写成了黑盒，迟早要重写。

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