数据收集阶段


多数据源整合：从多个不同的数据源获取数据，如不同的金融数据提供商、交易所官网等。不同数据源的数据可能具有互补性，通过整合可以填补单一数据源中可能存在的缺失值。例如，如果一个数据源在某一时间段内缺少某只股票的交易数据，而另一个数据源有该数据，就可以将两者合并，以获取更完整的数据。

实时监控与补采：建立实时的数据监控系统，及时发现数据缺失的情况。对于实时数据，如果发现某一时刻的数据没有正常采集到，立即尝试重新采集或从其他备用数据源获取。对于历史数据缺失，可定期检查并从数据源获取缺失部分进行补充。 

数据预处理阶段


删除缺失值
完全删除法：当数据缺失比例较小且缺失值分布较为分散时，可直接删除包含缺失值的观测样本。比如在一个股票交易数据集里，如果某几只股票在少数几个交易日的数据缺失，对整体分析影响不大，可直接删除这些记录。

成对删除法：在进行统计分析或模型训练时，只删除在参与计算的变量中存在缺失值的观测。例如在计算两个变量的相关性时，只删除这两个变量中存在缺失值的样本，而不是整个数据集里所有有缺失值的样本，这样可以在一定程度上保留更多的数据信息。

插补法
均值 / 中位数插补：对于数值型数据，可使用该变量的均值或中位数来填充缺失值。如某股票的某段时间内的收盘价存在缺失，可用该股票在其他时间的收盘价的均值或中位数来填补。

众数插补：对于分类变量，使用该变量的众数（出现频率最高的值）来填充缺失值。例如在股票所属行业数据中，若某些股票的行业信息缺失，可使用该行业出现次数最多的类别来填补。 

基于时间序列的插补：对于时间序列数据，可根据数据的时间顺序和趋势进行插补。如线性插值法，根据相邻两个时间点的值来估计中间缺失值；还可以使用三次样条插值等更复杂的方法，使插补后的曲线更平滑，更符合数据的整体趋势。
基于相似样本的插补：找到与缺失值所在样本相似的其他样本，用相似样本的值来填充缺失值。例如，在同一行业的股票数据中，若某只股票的某些财务数据缺失，可以找同行业中财务状况和经营模式相似的其他股票的数据来进行填充。 

模型处理阶段


使用对缺失值不敏感的模型：一些机器学习和统计模型本身对缺失值有一定的鲁棒性，如决策树模型、随机森林模型等。这些模型在构建树结构时可以自动处理缺失值，不需要对数据进行额外的插补处理。在量化交易中，可以优先选择这类模型来处理包含缺失值的数据，以减少数据预处理的工作量和可能引入的偏差。 

多重填补法：通过多次随机抽样的方式生成多个填补后的数据集，然后分别在这些数据集上进行模型训练和分析，最后综合多个结果得到最终的结论。这种方法可以考虑到缺失值的不确定性，通过多次填补和分析来获取更稳定和可靠的结果。

发布于2025-1-28 15:58 杭州