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在量化交易中处理缺失数据有以下几种方法： 删除法：若缺失数据比例较小，可直接删除含缺失数据的样本，以保证数据完整性，但可能会丢失部分信息。 均值/中位数填充法：对于数值型数据，使用该数据的均值或中位数进行填充，简单方便，但可能会影响数据的真实性。 前后向填充法：根据数据的时间序列特性，使用前一个或后一个数据进行填充，适用于数据连续性要求高的情况。 模型预测法：运用回归等预测模型，根据其他相关数据来预测缺失数据，较为复杂但准确性相对较高。
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发布于2025-1-21 15:10 杭州
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