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在量化交易里，处理数据缺失问题有几种实用办法。
一是数据填充法。如果缺失值较少，可以用均值、中位数来填充。比如某股票一段时间内的收盘价有缺失，就取这段时间已知收盘价的均值补上。要是数据有明显趋势，也能用线性插值的方式填补。
二是删除法。当缺失数据占比小，且对整体分析影响不大时，直接删除缺失数据所在记录。但要是缺失比例大，这种方法就不太合适，可能会丢失大量信息。
三是模型预测法。利用已知数据建立合适的模型，像回归模型等，通过模型预测出缺失值。
量化交易做好数据处理很关键。我们能提供开户佣金成本费率，帮您在交易中节省成本。要是觉得回答有帮助，点赞支持下。点我头像加微联系我，有其他量化交易问题随时交流。
一是数据填充法。如果缺失值较少，可以用均值、中位数来填充。比如某股票一段时间内的收盘价有缺失，就取这段时间已知收盘价的均值补上。要是数据有明显趋势，也能用线性插值的方式填补。
二是删除法。当缺失数据占比小，且对整体分析影响不大时，直接删除缺失数据所在记录。但要是缺失比例大，这种方法就不太合适，可能会丢失大量信息。
三是模型预测法。利用已知数据建立合适的模型，像回归模型等，通过模型预测出缺失值。
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发布于2025-2-26 13:47 北京
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