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量化交易中，如何处理数据的缺失和异常值？
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量化交易入门手册

量化交易中，如何处理数据的缺失和异常值？

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在量化交易里，处理数据缺失和异常值十分关键。对于数据缺失，若缺失比例小，可采用均值、中位数或线性插值填充；若缺失比例大，可能需剔除缺失数据的样本或重新收集。处理异常值时，可先通过统计方法（如Z - score、四分位距）识别，对于合理异常可保留，不合理的可进行修正（如按边界值替换）或剔除。

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发布于2025-4-15 23:18 广州

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程老师 20:57

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风一样的小娘子 20:57

我现在有5万块活钱，想配置一些基金或者债券，能否给我列一个资产配置方案，谢了~

刘老师 20:57

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