4. 数据清洗与预处理：缺失值填充、时间戳对齐、多周期数据重采样

做量化的人都知道一句话：垃圾进，垃圾出。你模型再牛，策略再精巧，数据一塌糊涂，结果就是白忙活。我刚开始做K‑quant那会，就吃过这亏——回测曲线漂亮得像造假，一上实盘立马翻车。查了半天，原来是有个交易所的行情数据缺了半小时，我的策略在那边狂开仓，实际根本没法成交。嗯，从那以后，数据清洗这块我再也不敢糊弄了。

这一章咱们就聚焦三个最常踩坑的环节：缺失值填充、时间戳对齐、多周期重采样。说白了，就是把你手头乱七八糟的原始数据，收拾成能直接喂给量化模型的干净数据。

4.1 缺失值处理——别让空数据拖后腿

金融数据里缺失值太常见了。交易所断流、行情快照没抓到、节假日停盘……原因五花八门。但模型不认识「缺失」，它只会报错或者偷偷给你算出荒谬的结果。

我个人的习惯是：拿到数据第一件事，先看缺失率。 用 df.isnull().sum() 扫一眼，心里就有数了。缺失率超过 50% 的列，我通常直接扔掉——硬填回去也是噪声。

常用的填充方法有这么几种：

• 前向填充（ffill）：用上一个非空值往下填。做高频数据时我最爱用这个。想想看，行情断了一秒，用上一秒的价格有什么问题？没大毛病。
• 后向填充（bfill）：跟上面相反，用下一个非空值往上填。用得少，但特殊场景有用——比如你知道某个数据点是结算价，后面的缺失可以用它补。
• 线性插值：在两个有效值之间拉一条直线，填补中间的点。适合价格序列，但不适合跳跃性大的数据（比如成交量）。
• 统计量填充：用均值、中位数填充。我一般只在非时序数据里用，时序里用这个容易破坏趋势。

import pandas as pd

# 前向填充，限制最大填充间距为 5 行
df['close'].ffill(inplace=True, limit=5)

# 剩余缺失用线性插值
df['close'].interpolate(method='linear', inplace=True)

# 实在填不了的，直接删除
df.dropna(subset=['close'], inplace=True)

4.2 时间戳对齐——把不同频道的钟调准

做过多数据源的同学都有体会：A 交易所的时间戳精确到毫秒，B 交易所只到秒，C 数据商给你的 CSV 里时间还是字符串……要把它们拧到一起，靠的就是对齐。

时间戳对齐说白了就三件事：统一格式、统一时区、统一刻度。

我最常用的是 pd.merge_asof，这东西简直是多源时间序列的救星。它可以按「最接近的时间」把两个 DataFrame 拼起来，比普通的 merge 灵活得多。

# 示例：把 tick 数据和 1 秒快照对齐
tick_data = pd.DataFrame({
    'time': pd.to_datetime(['2024-01-05 09:30:00.123',
                            '2024-01-05 09:30:00.456']),
    'price': [101.2, 101.5]
})

snap_data = pd.DataFrame({
    'time': pd.to_datetime(['2024-01-05 09:30:00.000',
                            '2024-01-05 09:30:01.000']),
    'bid': [101.0, 101.3],
    'ask': [101.4, 101.7]
})

# 按时间最近对齐，方向为 'nearest'
aligned = pd.merge_asof(tick_data, snap_data,
                        on='time', direction='nearest')
print(aligned)

direction 参数有三个选项：nearest（找最近的时间点）、forward（往后找最近）、backward（往前找最近）。怎么选？

• 回测场景：用 backward 或 nearest，避免用到未来数据。
• 实时场景：用 forward，拿最新的快照匹配当前 tick。

4.3 多周期数据重采样——统一你的时间刻度

量化里不同策略喜欢不同频率的数据。日内策略用 1 分钟线，CTA 策略用 1 小时线，组合管理可能只看日线。但你拿到的原始数据往往是 tick 级或者固定频率的，这就需要重采样。

重采样分两种：

• 降采样：从高频到低频（比如 1 分钟 → 5 分钟）。关键是选对聚合函数。
• 升采样：从低频到高频（比如 日线 → 1 小时）。需要插值或填充。

我把自己常用的几种模式列一下：

目标周期	原始频率	聚合方式	代码示例
5 分钟 K 线	1 分钟	OHLC + 成交量求和	df.resample('5min').ohlc()
1 小时均值	5 分钟	均值（或中位数）	df.resample('1H').mean()
日线波动率	1 小时	标准差	df.resample('1D').std()
周线持仓量	日线	最后值	df.resample('W').last()

这里有个关键点：升采样时要小心引入未来信息。 比如你把日线升采样到小时线，用线性插值填充中间的小时数据，这在回测里等于提前知道了收盘价。我一般只用前向填充或者不做升采样，宁可数据稀疏一点，也别作弊。

# 降采样：1min → 5min，生成标准 OHLC
df_5min = df_1min.resample('5min').agg({
    'open':  'first',
    'high':  'max',
    'low':   'min',
    'close': 'last',
    'volume': 'sum'
}).dropna()

# 升采样：日线 → 1小时，仅用前向填充（安全）
df_hourly = df_daily.resample('1H').ffill(limit=4)

4.4 三步骤的配合顺序

这三个步骤不是独立的，它们有严格的先后关系：

1. 先处理缺失值——不然对齐和重采样都会把缺失放大。
2. 再做时间戳对齐——让多源数据站在同一时间点上。
3. 最后重采样——统一到目标频率，供给策略使用。

顺序错了会怎样？我举个真实例子：有一次我先重采样再填充缺失，结果重采样把一段缺失区域「凝聚」成了一个错误的 K 线，开盘价比实际高了一大截，回测信号全部提前……嗯，那周我加了好几天班才把问题定位到。