01学完你能做到
把第 76–79 课的核心方法串成数据工作链；检查来源、质量、时间对齐、产品化和 Agent 输出；区分接口返回、计算结果与推断。
02一条线串起四课
- 第 75 课（金融数据源）：区分源头、加工层和接口层，引用写来源、参数、数据日期和单位。
- 第 76 课（数据质量）：检查准确、完整、及时、一致、口径清楚和可追溯，优先防静默错值。
- 第 77 课（数据产品化）：标准化、口径声明、时间对齐、分发与追溯，重点防前视和幸存者偏差。
- 第 78 课（Agent + 金融数据）：工具先行、回读日期和单位、交叉核对、说明计算和局限。
03综合示意题
Agent 返回：“某指数昨日成交 0 亿元，近 20 日均值 1,140 亿元，较上月下降 5%。”
至少要核实：
- “昨日”是不是交易日？
- 0 是真实成交为 0，还是空值或接口异常？
- “亿元”是接口声明，还是使用者推断？
- 均值是否混入非交易日的 0？
- 数据日期、来源、参数和计算方式是什么？
如果 19 个真实交易日平均为 1,200 亿元，混入一个 0 后的 20 日平均确实是 1,140 亿元，但这不代表市场成交真的下降了 5%，可能只是数据质量问题。
04复查流程
- 回到权威源头或可追溯接口。
- 核对代码、日期、交易日、单位和资产类型。
- 检查空值、异常值和版本。
- 按公告日等当时可得时间对齐。
- 交叉验证关键数字。
- 让 Agent 输出证据、计算方法和局限，不超出数据支持范围。
05延伸阅读
想一想
7 道自测
先在心里答一遍，再展开对照。能说清理由，比答对数字更重要。
01数据日期和查询日期，引用时优先写哪个？
02三种结果中，静默错值、静默空值、明确报错哪个最危险？
032025 年报能否在 2026 年 1 月 2 日自动用于回测？
04财报数据为什么要记录公告日？
05同一个指标在两个数据服务上数值不同，应先检查什么？
06Agent 输出前至少要回读哪些信息？
07为什么要给数据结果保留来源和参数？
已看 0/7 题
练动手练习
任务：选一条行情或财务问题，写出从来源查找、质量检查、时间对齐到 Agent 输出的六步记录；至少加入一个异常值处理和一次独立核对。
完成这一课
完成这一课
读完讲义、看完自测答案，这一课就算学完了。
- 读完讲义
- 看完全部自测
本课为投资者教育内容，案例数字均为示意，不构成任何投资建议，也不承诺收益。规则和费率会变，实际操作前请以交易所、监管机构和产品的最新公告为准。