你们跑EA复盘的时候，有没有被导出来的历史数据坑过？我前段时间想给黄金H1的策略做一次参数重跑，结果MT5导出的CSV里夹着一堆重复时间戳，还有几根K线的高低价明显对不上，回测跑出来的曲线漂亮得离谱，实盘一挂就露馅 😅
后来我花了两周时间专门折腾数据清洗这块，试了几套方案，说下真实感受。第一套是纯Excel手工处理，去重、补缺失、对齐时间戳全靠公式和筛选，小样本还行，数据量一上到几十万行就卡得想砸键盘。第二套是用Python写脚本，pandas读CSV，按时间戳去重、用前值填充缺失bar、校验high>=low这类基本逻辑，跑起来快，但需要一点代码基础，我这种半路出家的也是边查边写。第三套是MT5自带的History Center配合脚本导出，优点是原生兼容，缺点是清洗逻辑得自己补，它只负责给你原始数据。
说说我总结的几个对比维度：
适用场景上，如果你只是偶尔复盘一个欧美M15的小样本，Excel凑合够用；但要是像我这样同时挂黄金和镑美、多个周期一起回测，强烈建议把清洗流程脚本化，一次写好后面省心。注意事项也得提一句：清洗时别过度处理，比如缺失bar直接删掉会破坏连续性，用前值填充更稳妥；还有时区一定要统一，MT5服务器时间和你本地时间差几个小时，对齐错了回测结果全废。另外点差数据最好单独核对，别拿清洗后的价格去反推点差。
这套流程我现在固定成三步：导出原始CSV、跑脚本去重校验、再导入策略测试器。踩过的坑不少，但至少回测和实盘的偏差小多了。你们平时清洗数据是用脚本还是手工？有没有遇到过时区对不齐导致回测失真的情况，评论区聊聊 🙌
后来我花了两周时间专门折腾数据清洗这块，试了几套方案，说下真实感受。第一套是纯Excel手工处理，去重、补缺失、对齐时间戳全靠公式和筛选，小样本还行，数据量一上到几十万行就卡得想砸键盘。第二套是用Python写脚本，pandas读CSV，按时间戳去重、用前值填充缺失bar、校验high>=low这类基本逻辑，跑起来快，但需要一点代码基础，我这种半路出家的也是边查边写。第三套是MT5自带的History Center配合脚本导出，优点是原生兼容，缺点是清洗逻辑得自己补，它只负责给你原始数据。
说说我总结的几个对比维度：
- 处理速度：脚本方案明显快，Excel超过十万行就吃力
- 上手门槛：Excel最低，脚本要会点pandas，原生工具居中
- 可复用性：脚本写完能反复跑，手工每次都得重来
- 容错能力：脚本可以加校验规则，手工容易漏
适用场景上，如果你只是偶尔复盘一个欧美M15的小样本，Excel凑合够用；但要是像我这样同时挂黄金和镑美、多个周期一起回测，强烈建议把清洗流程脚本化，一次写好后面省心。注意事项也得提一句：清洗时别过度处理，比如缺失bar直接删掉会破坏连续性，用前值填充更稳妥；还有时区一定要统一，MT5服务器时间和你本地时间差几个小时，对齐错了回测结果全废。另外点差数据最好单独核对，别拿清洗后的价格去反推点差。
这套流程我现在固定成三步：导出原始CSV、跑脚本去重校验、再导入策略测试器。踩过的坑不少，但至少回测和实盘的偏差小多了。你们平时清洗数据是用脚本还是手工？有没有遇到过时区对不齐导致回测失真的情况，评论区聊聊 🙌