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股票量化投资中，如何处理数据的缺失和异常值？
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股票入门手册 量化投资

股票量化投资中，如何处理数据的缺失和异常值？

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首发 资深赵经理
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在股票量化投资里，处理数据缺失和异常值有多种方法。对于数据缺失，若缺失比例小，可采用均值、中位数或插值法进行填充；若缺失比例大，可考虑删除缺失数据所在的样本或用模型预测缺失值。对于异常值，可通过箱线图、Z - score 等方法识别，若为录入错误，可修正；若属于正常波动范围但偏离较大，可进行平滑处理或采用稳健统计方法减少其影响。

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发布于2025-4-15 20:25 免费一对一咨询

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#量化投资# @ 群友热聊中~

程老师 18:27

您好！在处理数据异常值和缺失值时，就像给机器做体检和修复一样重要。首先，对于异常值，我们会采用离群值检测算法，比如基于标准差或四分位数范围的方法，将明显偏离正常范围的数据识别出来，然后...

上海万三江 18:27

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刘老师 18:27

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