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量化交易处理数据缺失问题有多种方法。对于少量缺失值，常采用均值、中位数、众数填充法，用同类数据的统计值填补。若数据有时间序列特征，可利用线性插值、拉格朗日插值等方法根据前后数据推算。还能基于机器学习算法，如 K 近邻算法，根据相似样本数据填充。若缺失严重，可考虑重新获取数据或舍弃该部分数据。
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发布于2025-2-14 18:58 杭州
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