回测遇到空白数据，就像翻旧报纸时缺了一页：补上看似完整，却可能把后来才知道的消息抄回过去。一次 Reddit 量化社区讨论指出，13F、13D 持仓披露和 XBRL 财务数据常有申报时滞、缺失或事后重述。若直接采用最终修订值，策略就会产生前视偏差——在历史时点偷用当时尚未公开的信息，成绩自然虚高。
发帖者的做法，是给每个数值附上“可用状态”：带时间戳的真实数据、确实不可得，或已被后续重述取代。回测碰到缺口时，不自动前向填充、删行或插值，而是按每种信号决定它当时可以看到什么。这里最值得记住的不是某套统一填补公式，而是一条数据纪律：缺失本身也是信息。Point-in-time 数据——记录信息何时真正可见，而非只保存最终版本——因此比一张填得整齐的历史表更重要。该讨论没有给出通用规则；发帖者也认为，取舍最终取决于具体信号。