目前剛剛入職公司，拿到的第乙份任務是做資料清洗，關於資料清洗，還是要看國外的大師的研究，根據《統計視角下的金融高頻資料探勘理論與方法研究》一書（這裡要多說一句的是，jackson啊jackson，你總是能找到一些很好的書，這完全沒有問題，但是你又看了多少呢？恐怕沒好好看吧，看了書一定要及時做筆記，做記錄，不然你這個亂七八糟的腦子，根本就記不住什麼東西的）
在文章裡，雖然找不到原文了，但是裡面提到brownlees和gallo（2006）提到了資料清洗的研究，在zhang（2006）提到了（multi-scale realized volatility ，msrv）進行資料清洗的操作
還是沒找到完整的書，sigh
除了這個以外，在**資料：資料清理要點 裡提到了一些關於資料清洗的內容，其中說到了一些，可能有參考意義的是，
從資料**上看，造成資料錯誤的原因，無非有兩個
（非交易時間段這個不存在的）
為了測試系統、修復程式錯誤等，交易所往往會推送部分測試資料。千萬要謹記，這些資料僅做測試使用，並非真實的交易資料。因此，這部分測試資料需要從我們的資料庫刪除掉。
量化投資學習必讀書目（五） 《海龜交易法則》
內容簡介 在金融界，流傳著這樣乙個著名的故事。1983年，美國 界的兩個摯友 理查德 丹尼斯與威廉 埃克哈特之間就乙個問題產生了分歧 偉大的 交易者究竟是天生的，還是可以後天培養的？他們就這個問題進行了一場賭博，並為尋找答案進行了一場試驗，這就是著名的 海龜交易試驗 丹尼斯和埃克哈特在1000個報名...
量化投資學習 數字貨幣共識機制介紹
最普遍的共識機制是pow和pos。什麼是pow？pow proof of work 即工作量證明機制，pow機制是位元幣等需要挖礦幣種的通用機制，對於重複性小概率事件來說，出示結果同時就證明了工作量。具體到應用，就是工作越多，收益越大。這種思想被廣泛地使用在我們的生活中。比如近期火爆的 吃雞 遊戲 ...
量化投資學習的一點心得
量化學習中可能會遇到很多困難，自然需要搜尋一下網上資料，這個時候baidu表現的就及其坑，搜到很多資料都是2015年，或者2016年，裡面的解決方法本身就已經過時了，我還真是有苦難言。用google吧，國內又上不去。所以建議大家還是自己去擼文件了，比如pandas的學習材料 tushare的 我舉個...