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数据清洗是股票量化交易的关键步骤，具体步骤如下：
1. **缺失值处理**：用均值、中位数或其他统计量填充，或直接删除缺失数据。
2. **异常值处理**：识别并修正或删除明显偏离正常范围的数据。
3. **重复数据处理**：去除重复记录，保证数据唯一性。
4. **格式标准化**：统一数据格式，如日期、数值精度等。
数据清洗的重要性在于，能提高数据质量，保证量化模型使用的数据准确、可靠，减少误差和噪声对模型的干扰，使模型结果更具可信度和有效性，最终提升量化交易的决策质量和收益。
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3. **重复数据处理**：去除重复记录，保证数据唯一性。
4. **格式标准化**：统一数据格式，如日期、数值精度等。
数据清洗的重要性在于，能提高数据质量，保证量化模型使用的数据准确、可靠，减少误差和噪声对模型的干扰，使模型结果更具可信度和有效性，最终提升量化交易的决策质量和收益。
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发布于2025-4-15 18:46 免费一对一咨询
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