我们在券商一线做投顾、带量化交易团队这么多年，踩过最痛的坑，莫过于策略回测时收益亮眼，一到实盘就 “水土不服”—— 尤其是做股票、期货高频量化或日内 T+0 交易时，哪怕几十毫秒的行情延迟，都能让原本盈利的策略瞬间变脸。这些年我们复盘过无数案例，发现比起复杂的策略逻辑，**行情数据的稳定性、接口响应

在 AI 量化圈子里，有一个大家心照不宣的秘密：如果你问一个 Quant 他哪怕一天的时间花在哪，他大概率会告诉你他在“洗数据”。

设计一个 LSTM 或者 Transformer 模型来预测股价走势，听起来很高大上。但当你真正动手时，你会发现最崩溃的不是调参，而是数据的缺失和异常。尤其是

在量化研究中，很多人都遇到过类似的情况：

同一套策略逻辑，参数完全一致，只是换了一个行情数据源，回测结果却出现了明显差异。有时是收益曲线变得更平滑，有时是胜率下降，有时甚至连交易次数都对不上。

这类问题经常会被简单地归因为“数据质量不一样”。但在实际研究中，真正展开对比之后会发现，差异并不总是来