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量化交易的数据清洗很关键，简单说就是把杂乱数据变规整可用。首先要处理缺失值，有些数据可能没记录完整，要是缺失不多，可删掉对应记录；要是缺失多，那就得用均值、中位数等方法填补。
异常值也得处理，这就像一群正常数据里的“捣蛋鬼”，可以用统计方法找出，然后修正或剔除。另外，数据格式不一致也常见，比如日期格式不同，得统一成相同格式，方便后续分析。
数据的重复值也要去除，以免干扰分析结果。
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发布于2025-4-16 11:19 北京
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