方看了他几秒，然后点了点头。
没再说别的。
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周寻的第一个任务：定标准。
爬虫爬下来的数据，乱七八糟。
同一天，不同网站的开盘价可能差几分钱。同一只股票，不同年份的股本可能变过好几次，不复权、前复权、后复权，根本对不上。财务数据更乱——有的公司用旧会计准则，有的用新会计准则；有的报表里“净利润”是归属于母公司的，有的是合并报表的；有的“每股收益”是摊薄的，有的是加权的。
周寻拿着一份自己整理的《数据清洗标准手册》，对着那一堆原始数据，一条一条核对。
“这里，”他指着屏幕，“2005年6月30日，招商银行。三个来源的数据，两个说收盘价是6.52，一个说是6.55。差三分钱。”
陈默凑过去看。
“三分钱，影响大吗？”
周寻摇头：
“单看一天，不大。但如果用来算年化收益，差之毫厘，谬以千里。”
他顿了顿：
“而且，如果三分钱的误差是系统性的，那整个回测结果都会偏。”
陈默沉默了几秒。
然后他问：
“那怎么办？”
周寻想了想：
“找第四个来源。如果还是对不上，就取中位数。然后把这个问题记下来，以后做敏感性分析。”
他看着陈默：
“所有类似的问题，都要记下来。不能假装不存在。”
陈默点头。
他拿起一支笔，在笔记本上写下第一行：
“数据问题清单”
下面，他写：
1. 2005.6.30 招商银行 收盘价 三个来源不一致 (6.52/6.55) 处理：取中位数6.53
2. ……
这本笔记本，后来成了“默石数据
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