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如何评估股票数据的质量？低质量数据会对量化交易策略产生哪些负面影响？​
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数据质量评估维度：
完整性：是否存在缺失值（如某交易日无成交数据）。

准确性：数据是否真实反映市场（如复权价格计算错误）。

一致性：多数据源间是否存在差异（如不同平台的成交量不一致）。

时效性：数据更新是否及时（如延迟推送的实时行情）。

一致性：时间戳是否对齐（如分笔数据与分钟线数据不匹配）。
低质量数据的影响：
回测偏差：缺失或错误数据导致历史表现虚高（如忽略除权除息导致收益率计算失真）。

策略失效：实时数据延迟可能错过交易机会或触发错误信号（如高频套利策略因数据延迟导致价差计算错误）。风险误判：财务数据错误可能导致多因子模型选出高风险股票（如虚增利润的企业）。

过拟合风险：噪声数据可能使模型学习到虚假模式（如随机波动被误判为趋势）。

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