请教高频策略中tick级数据清洗的最佳实践
各位坛友好，最近在回测一个基于盘口变动的高频策略，遇到tick数据异常值处理的难题。想请教大家：1. 对于闪电崩盘产生的离群报价，各位是直接剔除还是采用滑动均值修正？
2. 不同交易所的时钟同步问题，大家更倾向用NTP校准还是直接忽略毫秒级偏差？
3. 在订单簿重构时，如何处理因网络延迟导致的bid/ask交叉现象？
目前用沪深300股指期货1秒级数据进行测试，发现不同清洗方法会导致年化夏普有±0.8的波动。欢迎分享实际回测中验证过的数据处理逻辑，特别想了解期货/期权市场的实战经验。（注：纯技术讨论，不涉及具体策略细节） 老哥你这问题太专业了！作为从IT转行搞量化的宝妈，我最近也在折腾类似的问题。我们团队现在处理闪电崩盘报价是用动态阈值过滤+滑动中位数修正，比简单均值稳很多。时钟同步必须上NTP啊，毫秒级偏差在高频里就是生死线！至于bid/ask交叉，我们现在是用上一tick的合理价做替代。求分享你们实盘验证过的数据处理代码，可以付费购买成熟方案！（抱娃写代码.jpg）
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