如何用 Python 进行多周期 K 线合成与时区对齐？基于 QuantDash 与 Pandas 的量化数据清洗实战（附 GitHub 源码）在构建量化选股或日内回测模型时，开发者经常需要将细粒度的数据（如 1 分钟、5 分钟 K 线）转化为更长周期（如 15 分钟、1 小时）的 K 线。如果直接从 API 调取日线，可能由于不同交易所的时区差异（北京时间 vs 美东时间）导致数据时间戳产生漂移，甚至引发“未来函数”漏洞。本文将演示如何利用 Pandas 的重采样（Resample）机制，配合 QuantDash API 提供的清洗后分钟级数据，实现精确的跨市场多周期 K 线合成，并优雅解决夏令时切换和时区对齐问题。