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在AI股票量化交易里，可通过滤波、分位数法等处理数据噪声和异常值。
处理数据噪声和异常值是很关键的，能提升模型的准确性和稳定性。对于噪声处理，可以采用平滑技术，例如移动平均法，它能让数据变得更平滑，减少随机噪声的干扰；也可以使用小波变换，它能在不同尺度上对信号进行分解，进而去除噪声。对于异常值，可以使用统计方法，像基于标准差的方法，把超过一定标准差的数据点视为异常值并进行修正或剔除；也可以用机器学习中的聚类算法，找出偏离聚类中心的数据点作为异常值处理。
在实际操作中，你可以先对数据进行初步的清洗，再结合多种方法处理噪声和异常值。如果你对AI股票量化交易还有其他疑问，或者想了解更多关于基金投资方面的内容，欢迎点赞并点我头像加微联系我，我会为你提供更详细的服务。
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发布于2025-4-18 11:15 南京
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