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在股票量化交易里，数据清洗和预处理是保障模型质量的关键。一般通过处理缺失值、异常值，以及进行数据标准化等步骤来完成。
以下是具体建议：
- **处理缺失值**：可以采用删除法，若缺失数据较少，直接删除含缺失值的数据行；也可用填充法，如用均值、中位数等填充数值型数据，用众数填充分类型数据。
- **处理异常值**：可使用Z - score方法识别并剔除偏离均值较大的数据点，或者用箱线图法确定数据的合理范围，将超出范围的数据进行修正或删除。
- **数据标准化**：常见的有Min - Max标准化，将数据缩放到[0, 1]区间；还有Z - score标准化，使数据均值为0，标准差为1，这样能让不同特征处于相似的尺度范围，有利于模型学习。
- **数据离散化**：对于连续型数据，可根据业务需求将其划分为不同的区间，转化为分类型数据，便于后续分析。
如果你在数据清洗和预处理过程中遇到问题，或者想进一步了解股票量化交易的相关内容，欢迎点赞并点我头像加微联系我，我会为你提供更详细的帮助。
以下是具体建议：
- **处理缺失值**：可以采用删除法，若缺失数据较少，直接删除含缺失值的数据行；也可用填充法，如用均值、中位数等填充数值型数据，用众数填充分类型数据。
- **处理异常值**：可使用Z - score方法识别并剔除偏离均值较大的数据点，或者用箱线图法确定数据的合理范围，将超出范围的数据进行修正或删除。
- **数据标准化**：常见的有Min - Max标准化，将数据缩放到[0, 1]区间；还有Z - score标准化，使数据均值为0，标准差为1，这样能让不同特征处于相似的尺度范围，有利于模型学习。
- **数据离散化**：对于连续型数据，可根据业务需求将其划分为不同的区间，转化为分类型数据，便于后续分析。
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发布于2025-4-17 08:24 广州
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