- name
- quant-data-quality
- description
- 数据质量检查技能。当用户说"数据质量"、"数据检查"、"数据异常"、"数据问题"、"因子数据"、"信号数据"时自动触发。提供数据质量检查清单、常见问题识别、修复建议。适用于量化项目的数据质量管理。
数据质量检查技能
版本：1.0.0 适用项目：量化策略项目
🎯 检查目标
确保数据完整性、准确性、一致性、时效性
📋 数据质量检查清单
1. 数据完整性
1.1 价格数据完整性
检查项：
- [ ] 数据量是否充足？（股票数 × 交易日数）
- [ ] 是否有缺失日期？
- [ ] 是否有缺失股票？
检查方法：
import pandas as pd
# 加载价格数据
price = pd.read_parquet('data/integrated/price_integrated.parquet')
# 检查数据量
print(f"记录数: {len(price)}")
print(f"股票数: {price['code'].nunique()}")
print(f"日期范围: {price['date'].min()} ~ {price['date'].max()}")
# 检查缺失日期
dates = pd.to_datetime(price['date'].unique())
all_dates = pd.date_range(start=dates.min(), end=dates.max(), freq='B') # 工作日
missing_dates = set(all_dates) - set(dates)
print(f"缺失日期: {len(missing_dates)}")1.2 因子数据完整性
检查项：
- [ ] 因子数量是否合理？
- [ ] 是否有大量nan值？
- [ ] 是否有极端值？
检查方法：
import pandas as pd
import numpy as np
# 加载因子数据
factors = pd.read_parquet('data/factors_v2/alphagbm_rolling_factors_active.parquet')
# 检查nan值
nan_count = factors.isna().sum().sum()
total_count = factors.size
nan_ratio = nan_count / total_count
print(f"nan值数量: {nan_count:,}")
print(f"nan值比例: {nan_ratio:.2%}")
# 检查极端值
for col in factors.select_dtypes(include=[np.number]).columns:
q1 = factors[col].quantile(0.01)
q99 = factors[col].quantile(0.99)
extreme_count = ((factors[col] < q1) | (factors[col] > q99)).sum()
print(f"{col}: 极端值数量 {extreme_count}")1.3 信号数据完整性
检查项：
- [ ] 信号数量是否合理？
- [ ] 信号日期是否最新？
- [ ] 信号股票是否在股票池内？
2. 数据准确性
2.1 价格数据准确性
检查项：
- [ ] 是否有零价格？
- [ ] 是否有负价格？
- [ ] 是否有异常收益率（>20%）？
检查方法：
# 检查零价格
zero_price = price[price['close'] == 0]
print(f"零价格记录: {len(zero_price)}")
# 检查负价格
neg_price = price[price['close'] < 0]
print(f"负价格记录: {len(neg_price)}")
# 检查异常收益率
price['return'] = price.groupby('code')['close'].pct_change()
abnormal_return = price[abs(price['return']) > 0.2]
print(f"异常收益率记录: {len(abnormal_return)}")2.2 因子数据准确性
检查项：
- [ ] 是否有inf值？
- [ ] 是否有极端值（>1e10）？
- [ ] 因子分布是否合理？
检查方法：
import numpy as np
# 检查inf值
inf_count = np.isinf(factors.select_dtypes(include=[np.number])).sum().sum()
print(f"inf值数量: {inf_count}")
# 检查极端值
extreme_count = (abs(factors.select_dtypes(include=[np.number])) > 1e10).sum().sum()
print(f"极端值数量: {extreme_count}")3. 数据一致性
3.1 价格-成交量一致性
检查项：
- [ ] 零成交量比例是否合理？
- [ ] 价格-成交量时间是否对齐？
检查方法：
# 检查零成交量
zero_volume = price[price['volume'] == 0]
print(f"零成交量记录: {len(zero_volume)}")
print(f"零成交量比例: {len(zero_volume) / len(price):.2%}")3.2 跨源数据一致性
检查项：
- [ ] 不同数据源的价格是否一致？
- [ ] 不同数据源的日期范围是否一致？
4. 数据时效性
4.1 价格数据时效性
检查项：
- [ ] 最新数据日期？
- [ ] 滞后天数？
检查方法：
from datetime import datetime
latest_date = pd.to_datetime(price['date'].max())
today = datetime.now()
lag = (today - latest_date).days
print(f"最新日期: {latest_date}")
print(f"滞后天数: {lag}")4.2 因子数据时效性
检查项：
- [ ] 因子更新频率？
- [ ] 因子滞后天数？
🔍 常见数据问题
问题1：价格数据缺失
表现：
- 某些日期没有数据
- 某些股票没有数据
原因：
- 数据源问题
- 爬虫失败
- 停牌
解决方案：
- ✅ 使用多数据源
- ✅ 定期检查数据完整性
- ✅ 建立数据更新告警
问题2：因子数据大量nan
表现：
- 因子列有很多nan值
原因：
- 计算窗口不足
- 数据源缺失
- 计算逻辑错误
解决方案：
- ✅ 检查计算窗口
- ✅ 填充缺失值
- ✅ 修复计算逻辑
问题3：因子极端值
表现：
- 因子值异常大或异常小
原因：
- 除零错误
- 计算逻辑错误
- 数据质量问题
解决方案：
- ✅ Winsorize处理
- ✅ 检查计算逻辑
- ✅ 过滤极端值
问题4：信号过期
表现：
- 信号日期滞后很久
原因：
- 信号生成任务未运行
- 数据更新任务未运行
解决方案：
- ✅ 检查cron任务
- ✅ 建立更新告警
- ✅ 手动触发更新
📊 数据质量报告模板
# 数据质量报告
**检查日期**：YYYY-MM-DD
---
## 一、数据概览
| 数据类型 | 记录数 | 股票数 | 日期范围 | 滞后天数 |
|---------|--------|--------|---------|---------|
| 价格数据 | 1.16M | 525 | 2015-2026 | 1 |
| 因子数据 | 991K | 525 | 2020-2026 | 17 |
| 信号数据 | 10 | 10 | 2026-03-27 | 0 |
---
## 二、数据质量评分
| 维度 | 评分 | 说明 |
|------|------|------|
| 完整性 | 100/100 | 数据完整 |
| 准确性 | 100/100 | 无异常值 |
| 一致性 | 100/100 | 跨源一致 |
| 时效性 | 70/100 | 因子滞后17天 |
**总评分**：92.5/100
---
## 三、问题清单
| 问题 | 严重程度 | 建议 |
|------|---------|------|
| 因子数据滞后 | 中 | 下周一更新 |
---
*检查人：OpenClaw Assistant*
*日期：YYYY-MM-DD*🚫 禁止事项
- ❌ 使用未经检查的数据
- ❌ 忽略数据质量问题
- ❌ 没有数据质量报告
*技能版本：1.0.0*