而这4组参数，对于套利价差计算的预处理，how字段最重要。我们用实际的数据，来看不同how字段的取值，会对最终价差的计算，带来怎样的影响。
首先，how = “inner”，取时间轴的交集，只有两个表DATETIME列都有的时间，才会出现在最终的总表。我们展示计算得到的总表，并计算价差序列后绘图。
其次，how = “outer”，取时间轴的并集，只要两个表DATETIME列任意一表有的时间，都会出现在最终的总表，若另一个表没有数据，则按nan值填充。
由于outer的数据处理方式，存在着大量的nana值，我们无法直接计算价差，通常的处理方式是前向填充空值数据，即将nan值用离得最近的非空值进行填充替代，再计算期现（中间价）价差，并绘图。
再次，how = 'left'，按左表时间轴合并。按左表(IC)的时间轴与右表逐一匹配，左表的时间轴全部保留，右表有该时间的，则并入总表，右表没有该时间的，以nan代替。
同样需要前向填充空值数据，然后才能计算期现（中间价）价差。
最后，how = 'right'，按右表时间轴合并。按右表(500ETF)的时间轴与左表逐一匹配，右表的时间轴全部保留，左表有该时间的，则并入总表，左表没有改时间的，以nan代替。
由于期货数据频率相比股票ETF更高，nan主要出现在股票比期货集合竞价更早的阶段，这部分nan数据可酌情删除。
我们将不同价差计算方式所绘制的图合并到一起，可以看到，左上how="inner"的图，点最为稀疏，因为需要同时两个价格在该时刻都有数据，才会计算价差；而右上how="outer"的图，价差点最为密集，只需其中一组价格变动，就会计算1次价差，而下方的两张图how="left"、how="right"，密集程度位于两者之间。
价差不同的计算方式，表面来看是Merge函数所选择how的参数不同，造成的价差序列计算结果不同。然而不同how参数的选择，背后实则对应着不同的策略原理、策略逻辑。
我们无论在策略的回测中，对待行情数据，都需要采用一种“事件驱动”的方式来进行测试，这是最贴近实盘交易的回测方式。我们假设历史数据也是像实盘那样，每生成一个新的数据，推送给我们一次，而我们每收到一个新的数据，相当于是一个新的事件，这个事件驱动了后续的策略信号计算，以及信号对应的开平仓条件的判断。
我们再回到价差不同的计算方式，其对应的，实则是策略不同的驱动方式。