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在股票量化交易里，数据清洗和处理主要是去除异常值、填补缺失值等操作以保证数据质量。
以下是数据清洗和处理的建议：
首先，检查并处理缺失值。可以用均值、中位数等统计量来填补缺失的数据，也可以根据前后数据进行插值填充。
其次，识别和处理异常值。可以通过设定合理的数值范围，将超出范围的值视为异常值，然后进行修正或者剔除。
再者，对数据进行标准化处理。比如使用Z - score标准化等方法，使不同特征的数据具有可比性。
最后，对数据进行编码。当遇到非数值型数据时，需要将其转换为数值型数据，方便后续分析。
如果你想进一步深入了解股票量化交易数据处理的更多细节，我可以为你详细讲解。要是觉得我的回答有帮助，不妨点赞，点我头像加微联系我，我会为你提供更专业的服务。
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首先，检查并处理缺失值。可以用均值、中位数等统计量来填补缺失的数据，也可以根据前后数据进行插值填充。
其次，识别和处理异常值。可以通过设定合理的数值范围，将超出范围的值视为异常值，然后进行修正或者剔除。
再者，对数据进行标准化处理。比如使用Z - score标准化等方法，使不同特征的数据具有可比性。
最后，对数据进行编码。当遇到非数值型数据时，需要将其转换为数值型数据，方便后续分析。
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发布于2025-4-18 05:49 南京
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