您好，QMT量化历史数据清洗的核心是规范处理缺失值和异常值，我给您梳理可落地的操作方法，帮您提升量化回测的准确性。
（1）缺失值处理：有三种实用方法，一是删除法，要是缺失数据占比特别低（比如不到1%），直接删掉对应行就行；二是填充法，低频日线数据用同板块均值或中位数填，高频分钟数据用线性插值补全；三是预测填充，适合有规律的缺失数据，用过往趋势估算。
（2）异常值处理：先找异常点，用“偏离平均水平3倍以上”的标准或者箱线图筛出来，再分情况处理——明显是录入错误的直接删，极端行情导致的合理异常就标记出来不删，还能用移动平均线修正偏离过大的数值。
实际操作分四步：①从QMT导出需要的历史数据到本地；②用Excel的条件格式或简单Python脚本找出缺失/异常值；③根据数据类型选对应的处理方法；④把处理好的数据导回QMT做回测验证。
要注意哦，处理得结合交易逻辑，比如停牌的缺失数据不能乱填，不然回测结果会不准，有拿不准的随时问我。
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