关于高频交易中tick级数据处理的几个坑与优化思路
最近在开发一个股指期货高频策略时，踩了不少tick数据处理的坑，分享出来希望能帮到刚入行的朋友。1. 时间戳对齐问题
交易所推送的tick时间戳和本地接收时间经常存在毫秒级偏差，直接使用会导致交易信号错位。我的解决方案是用硬件时钟同步+滑动窗口校准，实测将延迟抖动控制在3ms以内。
2. 异常tick过滤
遇到过几次tick价格跳变超过5倍标准差的情况（非集合竞价时段）。现在采用动态阈值法：基于最近1000个tick计算滚动标准差，超过3σ的tick触发复核逻辑。
3. 内存管理陷阱
用Python的deque存tick数据时，曾因为没及时清理旧数据导致内存泄漏。后来改成numpy的环形缓冲区，内存占用稳定在预设的200MB以内。
有个疑问想请教：在订单簿重建时，各位是如何处理丢失的增量更新报文？目前我用的是线性插值补缺，但总觉得会影响信号质量。
（策略具体参数和绩效数据不便公开，欢迎私信交流方法论）
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