#C哥的每日碎碎唸

在量化交易的世界裡，資料品質常常是考量的因素。因為不論是歷史與live中的執行面，資料的誤差都有可能讓你的交易充滿了「不確定性」。那如何要避免這樣的問題呢? 可能有下列幾種：

1.從資料上去處理：例如台灣就是用期交所的資料進行開發，有在做連續日轉倉的交易，可能會多做一步資料價差的調整。

2.追求最極致的報價來源：自己拉專線，主機直接放在IDC機房，外加網路與軟硬體設備到位。

以上這二點幾乎可以把誤差降至最低，但是代價卻是十分昂貴(時間與金錢)。那有什麼方法可以應對，而達到CP值最好的方式呢?

其實只要從策略開發的架構去出發，讓策略邏輯對資料本身的依賴性與敏感性降低，加上使用CODE去調整一些不合理的價格真空情況，基本上可以解決87%的問題。

近期正好討論現貨最後一盤是否要併入1:30分的資料，C哥認為若是「人為」或是「事後」去併入，都無法在即時交易上一致。因為這些都是未來資訊(1:32分的價格併入1:30分)，交易上就會面臨到重開或回補資料，倉位有可能不一樣的情況，這些反而可能是誤差真正的來源。所以，C哥一直認為資料要真實的呈現，過多的調整是否能反應真實情況，這點就值得思維與確認。

#交易細節真的很多
#C哥還是重視交易的本質
#線上量化基礎班想教的就是這樣的精神
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