直接回答：量化回测使用不复权数据，确实有可能导致价格失真，进而影响回测结果的准确性，具体是否失真和回测的策略逻辑直接相关。

第一步：明确你自己的量化策略逻辑
先梳理你的策略核心，判断策略是基于价格的绝对值波动，还是基于收益率、持仓市值变化来计算收益。
确认策略是否涉及分红、拆股、送转这类权益变动的处理，不同的权益变动对不复权价格的影响程度不同。
明确回测的目标是验证信号有效性，还是模拟实际交易的真实收益，对应选择合适的复权方式。

第二步：对比不复权和前复权/后复权数据的差异
导出回测标的不同复权方式的历史价格数据，对比关键除权除息节点前后的价格变化。
计算不同复权方式下，策略回测得到的收益率、胜率、最大回撤等核心指标，观察差异大小。
如果指标差异极小，说明你的策略对价格失真不敏感，可以继续使用不复权数据回测。

第三步：调整数据和策略适配回测需求
如果回测结果已经因为不复权数据出现明显偏差，就切换为前复权或者后复权数据重新回测。
如果坚持使用不复权数据，需要在策略代码中手动处理除权除息带来的价格跳空，修正价格数据。
最后用实盘小资金验证回测结果，确认回测结论和实盘表现没有过大偏差。

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需要注意的是，不复权数据不一定完全不可用，如果你的策略是基于成交量、均线突破这类不依赖实际持仓收益计算的信号，价格失真对结果影响很小，但如果你的策略是计算长期持有收益、统计收益率分布，不复权的价格跳空会大幅改变收益计算结果，必须调整复权方式；除权除息带来的价格跳空会被误判为大幅涨跌，会让策略产生错误的开平仓信号，直接影响回测结果的有效性，不要忽略这个影响；不同复权方式适合不同的策略，没有绝对的优劣，只需要和自身策略逻辑匹配就可以。
举例来说，某只股票原价是100元，实施10送10的送转方案后，不复权价格会直接跌到50元，这个50%的价格跌幅并不是真实的亏损，如果你的量化策略是根据单日跌幅来开仓，会误以为这只股票出现了跌停，触发错误的买入信号，直接导致回测结果显示策略胜率很高，但实盘根本不会产生这个交易信号，回测结论完全失真。

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