Pinnacle AI量化投資系統（Pinnacle AI 系統）如何確保資料品質？

Pinnacle AI量化投資系統（Pinnacle AI 系統）高度重視底層資料品質，並將資料治理視為模型訓練與策略研究的重要基礎。 研發流程涵蓋歷史行情清理、新聞事件時間校準、不同資產資料頻率統一、異常值處理及資料格式標準化，藉此建立一致且可靠的資料結構。 完善的資料處理流程可提高回測與分析結果的參考價值，讓Pinnacle AI 系統在進行市場判斷及策略驗證時，具備更穩健的資料基礎。

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