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在量化交易中，数据处理是确保策略有效性的关键环节。首先，数据收集需确保来源可靠、数据完整。其次，数据清洗是基础步骤，包括删除重复项、处理缺失值（如使用前向填充）、检测和处理异常值（如通过Z-score或IQR方法）。此外，数据预处理也很重要，如归一化和标准化，可使不同量级的数据统一，提升模型训练效果。最后，数据分析需结合描述性统计、相关性分析等方法，挖掘数据中的市场规律。
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发布于2025-1-24 15:04 杭州
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