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一般来说，量化交易回测的缺失值是需要处理的。如果直接忽略缺失值，会导致回测样本出现偏差，进而影响回测结果的准确性，让你对策略的盈利能力和风险水平产生误判，最终干扰实际交易的决策。
处理缺失值的方式有很多种，比如针对个别交易日的数据缺失，可以使用相邻日期的数据填充，或者对应时间段的均值中位数填充，如果是某类资产长期缺失数据，也可以直接剔除这类资产的回测样本，具体的处理方式要结合你回测策略的类型和缺失情况来选择，合理处理缺失值才能让回测结果更接近实盘的真实表现。
我们可以为新开户用户提供开户佣金成本费率，如果你想要搭建自己的量化交易策略，专属理财顾问可以为你分享基础的回测搭建思路，帮你避开常见的回测误区。如果你有开户或者量化交易相关的咨询需求，欢迎点我头像添加专属理财顾问对接，觉得内容有用麻烦帮我点赞支持哦。
建议你做量化回测时，多关注数据的完整性，不要跳过缺失值处理步骤，避免得到失真的回测结论误导投资决策。
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发布于4小时前 杭州
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