量化交易最怕什么
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发布时间：2024-08-19 19:59
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热心网友
时间：2024-10-03 06:01
数据收集
1. 差错。凡是数据都有可能有差错，拿到数据以后一定要先仔细排查一遍，这是最基础，但很多新手Quant往往会忽略的一步。即使是官方的数据源，也可能会出现包括价格错误，时间错位，乱序，重复，缺失，中断，乱码，列错位，代码错位等问题，非官方数据源的问题只会更多。不做处理的话，这些数据被代入后续的计算，一定会导出错误的结果，而且这些细小的差错往往是在很靠后的步骤才会察觉。正所谓，一步错，步步错。而如果是在实盘的情况下，一个差错数据可能就是灾难性的影响。
2. 无效值。数据无效不一定是差错，可能只是没有成交，或者涨跌停，停牌等等问题。这种无效值不一样的处理，会得出不一样的结果，这结果可能是天差地别的，也可能影响到你后续所有的结果。你一定要仔细思考，什么数据应该填0，什么数据向前填充，什么数据不要填充。这种问题在极端情况下会出现，也会影响你的策略和模型，得出不正常的结果。
3. 失真。在一些极端情况下，你收到的行情可能还在跳动，但你的报单可能会被屏蔽，不会成交。或者说成交了，回头被交易所判定为无效交易，全部取消。或者说行情就直接不跳了，你盘后收的历史行情是后补的。你的策略在这种极端情况下不一定能赚到回测中“赚”到的钱，而回测中亏的钱大概率会亏出去。前几年币圈有过所谓拔网线的先例，或者更多的直接回滚交易，退市换币，更早的时候不要说币圈，连国内股市期市都出现过类似的问题。有亲身经历的朋友，一定知道我说的是哪些事。
热心网友
时间：2024-10-03 06:07
数据收集
1. 差错。凡是数据都有可能有差错，拿到数据以后一定要先仔细排查一遍，这是最基础，但很多新手Quant往往会忽略的一步。即使是官方的数据源，也可能会出现包括价格错误，时间错位，乱序，重复，缺失，中断，乱码，列错位，代码错位等问题，非官方数据源的问题只会更多。不做处理的话，这些数据被代入后续的计算，一定会导出错误的结果，而且这些细小的差错往往是在很靠后的步骤才会察觉。正所谓，一步错，步步错。而如果是在实盘的情况下，一个差错数据可能就是灾难性的影响。
2. 无效值。数据无效不一定是差错，可能只是没有成交，或者涨跌停，停牌等等问题。这种无效值不一样的处理，会得出不一样的结果，这结果可能是天差地别的，也可能影响到你后续所有的结果。你一定要仔细思考，什么数据应该填0，什么数据向前填充，什么数据不要填充。这种问题在极端情况下会出现，也会影响你的策略和模型，得出不正常的结果。
3. 失真。在一些极端情况下，你收到的行情可能还在跳动，但你的报单可能会被屏蔽，不会成交。或者说成交了，回头被交易所判定为无效交易，全部取消。或者说行情就直接不跳了，你盘后收的历史行情是后补的。你的策略在这种极端情况下不一定能赚到回测中“赚”到的钱，而回测中亏的钱大概率会亏出去。前几年币圈有过所谓拔网线的先例，或者更多的直接回滚交易，退市换币，更早的时候不要说币圈，连国内股市期市都出现过类似的问题。有亲身经历的朋友，一定知道我说的是哪些事。
