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您好，QMT量化是支持因子缺失值填充的，其数据补全处理逻辑围绕量化交易的实用性设计，能有效解决因子数据不完整的问题。
首先要提醒大家，因子缺失值处理不当可能影响策略回测和实盘效果，需谨慎选择适配方法。
1. 内置常规填充方法：涵盖均值填充、中位数填充、线性插值等基础方式，适合大多数通用因子。比如某股票的成交量因子连续2天缺失，可直接用近20天的成交量均值补全，操作时在QMT因子处理模块勾选对应选项即可完成。
2. 支持自定义规则填充：如果是行业专属因子，可设置用同行业个股的因子均值填充，只需编写简单的Python代码调用QMT的API就能实现个性化补全。
3. 缺失值标记与过滤：若不想填充，也可标记缺失值后过滤掉对应样本，避免无效数据干扰策略，在回测设置中就能开启该功能。
如果您不确定哪种填充方法适配您的量化策略，或者想了解如何快速实现自定义填充逻辑，点击右上角添加微信进一步沟通，可以申请成本佣金账户！ETF、可转债佣金降至0.5，两融的专项利率给到3.6%以下，国债逆回购能够降到打一折！
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2. 支持自定义规则填充：如果是行业专属因子，可设置用同行业个股的因子均值填充，只需编写简单的Python代码调用QMT的API就能实现个性化补全。
3. 缺失值标记与过滤：若不想填充，也可标记缺失值后过滤掉对应样本，避免无效数据干扰策略，在回测设置中就能开启该功能。
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发布于2026-8-23 14:16 深圳
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