对冲策略的测试和运营是一个复杂的过程，包括以下几个主要步骤：

1. 策略开发：根据对冲目标和市场情况，开发对冲策略。策略开发需要依赖大量的数据分析、编程和数学模型等技术，以及对市场的深入了解和经验。
2. 策略回测：使用历史市场数据来回测策略的效果和表现。回测过程需要包括数据清洗、数据处理、策略实现、交易成本模拟等环节，以尽可能真实地模拟实际交易中的情况。
3. 策略优化：根据回测结果，对策略进行优化。优化包括参数调整、风险控制、资金管理等方面，以提高策略的表现。
4. 策略运营：将优化后的策略实施到实际交易中，并进行实时监控和调整。策略运营需要依赖专业的交易系统和技术支持，以及对市场和策略的不断跟踪和分析。

在策略回测过程中，数据清洗指的是对历史市场数据进行筛选、修正、清理和调整，以保证数据的准确性和完整性。具体而言，数据清洗包括以下几个方面：

1. 数据筛选：选择符合策略回测需要的数据，如交易所、品种、时间范围等，排除无用数据。
2. 数据修正：对历史数据中的错误和缺失进行修正，如价格异常、停牌数据等。
3. 数据清理：清除重复数据、不完整数据和格式不规范数据等。
4. 数据调整：对数据进行调整，以适应策略的需求，如复权调整、期货合约滚动等。

数据清洗的过程非常重要，因为错误、不准确或不完整的历史数据会导致回测结果不准确，进而影响策略的运行和实际效果。因此，对历史数据进行严格的清洗和修正是策略回测过程中必不可少的一步。

一个交易员进行数据清洗的具体步骤可能因人而异，但一般来说，数据清洗的步骤大致如下：

1. 收集数据：根据需要，从交易所、数据供应商或其他渠道获取历史市场数据。
2. 数据格式转换：将数据转换为交易员所使用的软件或工具能够处理的格式，如CSV、Excel、Python等。
3. 数据初步清洗：通过检查数据，找出缺失或异常的数据，如空白或错误数据。
4. 数据修正：对于异常或错误的数据，通过自动或手动的方式进行修正或删除。
5. 数据重采样：将数据按照不同的时间频率进行重采样，如将日线数据转换为分钟线或小时线数据。
6. 数据合并：将不同来源的数据进行合并，确保数据的完整性和一致性。
7. 数据分析：对清洗后的数据进行初步的分析，以便进一步进行策略回测和优化。

在进行数据清洗时，交易员可能会使用各种软件工具，包括Excel、Python、R等统计分析软件，以及专业的数据清洗和处理软件，如Pandas、NumPy、MATLAB等。这些工具都具有处理和清洗大量数据的能力，可以帮助交易员更好地进行数据清洗和分析，进而构建出更有效的交易策略。