一个错误尖峰就可能抬高日内最高价或压低最低价，随后整天的P、R1、S1全部偏移。删掉坏点看似简单，却也可能误删真实行情。原6月21日页面没有原始报价，本页说明异常值怎样发现、核验和修复。
先用规则标记而不是自动删除
可检查瞬时跳幅、Bid大于Ask、负点差、重复时间戳、价格归零和脱离多数据源范围等情况。阈值应按品种与波动状态设置，事件日不能沿用平静时段的狭窄阈值。
用上下文判断尖峰是否真实
比较相邻报价、成交量、双边价格、其他可靠数据源和官方事件时间。多个来源同步出现的跳动更可能是真实市场；只有单一来源一笔异常，则需要进一步核查。
修复方式必须留下原始证据
可删除、替换、插值或将整日标记为不可用，但每种方法都会改变H/L/C。原始文件只读保存，清洗层记录旧值、新值、理由、执行时间和规则版本，便于重新计算。
比较修复前后的点位影响
若异常值并未改变高低收或交易信号，可记录后继续；若导致多个Pivot层级明显移动，应将该日排除或在研究结果中披露敏感度，不能悄悄覆盖历史输入。
清洗规则应在训练与验证数据中一致应用。只修复让策略亏损的尖峰、保留带来盈利的尖峰，会引入人为偏差。自动流程还应统计每天被标记和修复的数量，异常上升时暂停生成点位。
删除报价后还要检查时间序列是否留下断层。直接以前后均值填补可能缩小真实高低区间；若缺口覆盖事件行情，整段标记不可用往往比制造一条平滑路径更诚实。
数据输入见H/L/C与交易日规则，缺失K线见假期和数据修复，数据溯源见来源与更正记录。