隐含假设之一，少数数据不适合统计归纳。突发的事件和新闻会带来变化很大的数据，这部分信息不一定是当前模型能够学习到的，因此我们希望通过截尾，来减弱这些突发事件数据对其他数据造成的影响。
同时，在许多量化模型里，异常值对模型训练会产生较大的影响，我们隐含假设了模型应该发现的是重复了非常多次的规律，而不去学习到极少数数据中含有的信息。