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在股票量化交易里，处理数据缺失和异常值能提升模型的准确性和可靠性。
对于数据缺失，可采用以下处理办法：
- 若缺失值较少，可直接删除包含缺失值的样本。
- 用均值、中位数等统计量来填充缺失值。
- 借助模型预测缺失值，比如线性回归等。
对于异常值，处理方式如下：
- 用箱线图等方法识别异常值，然后直接删除。
- 把异常值视为缺失值，用上述填充缺失值的方法处理。
- 对异常值进行修正，比如用上下限进行截断。
在实际操作中，要依据数据的特点和交易策略来灵活选择合适的处理方法，并且要进行充分的测试和验证。如果你想深入了解股票量化交易的更多内容，或者有相关问题需要探讨，不妨点赞，然后点我头像加微联系我，我会为你提供更细致的服务。
对于数据缺失，可采用以下处理办法：
- 若缺失值较少，可直接删除包含缺失值的样本。
- 用均值、中位数等统计量来填充缺失值。
- 借助模型预测缺失值，比如线性回归等。
对于异常值，处理方式如下：
- 用箱线图等方法识别异常值，然后直接删除。
- 把异常值视为缺失值，用上述填充缺失值的方法处理。
- 对异常值进行修正，比如用上下限进行截断。
在实际操作中，要依据数据的特点和交易策略来灵活选择合适的处理方法，并且要进行充分的测试和验证。如果你想深入了解股票量化交易的更多内容，或者有相关问题需要探讨，不妨点赞，然后点我头像加微联系我，我会为你提供更细致的服务。
发布于2025-4-15 19:12 广州
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