在量化交易里，数据清洗有着至关重要的目的。

首先，它能保证数据的准确性。在量化交易时，会用到各种数据，像股票价格、成交量、财务指标等。但这些数据在收集、录入过程中可能出错，比如价格记录错误、数据小数点位置不对。清洗数据就能找出并修正这类错误，让交易依据真实准确的数据进行，避免因错误数据导致决策失误。

其次，数据清洗可以提升数据的完整性。实际中，部分数据可能缺失，比如某只股票某天的成交量数据没有记录。缺失的数据会影响分析和模型构建，清洗时会通过合理方式补全这些缺失值，使数据完整，让量化模型能全面反映市场情况。

再者，它能确保数据的一致性。不同渠道收集的数据，格式、单位等可能存在差异。例如，有的数据以元为单位，有的以千元为单位。数据清洗会把这些数据统一格式和单位，使数据在分析和计算时能保持一致，提高分析结果的可靠性。

最后，能去除异常值。市场中偶尔会出现极端的价格波动等异常情况，这些异常值可能会干扰量化模型的正常训练和预测。数据清洗会识别并处理这些异常值，使模型不受极端情况过度影响，保证交易策略的稳定性和有效性。