量化交易系统中如何处理测试中的数据偏差和异常？

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在量化交易系统中，数据偏差和异常可能会严重影响测试结果的准确性和可靠性。为了处理这些问题，可以采取以下步骤：

1. 数据清洗

数据清洗是处理数据偏差和异常的第一步。常见的数据清洗技术包括：

• 去除重复数据：确保没有重复的交易记录。
• 填补缺失数据：