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股票量化交易中，如何处理数据的异常值和缺失值呢？
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股票量化交易中，如何处理数据的异常值和缺失值呢？

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首发 资深赵经理
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在股票量化交易中，处理数据异常值可采用统计方法，如设定标准差范围，将超出范围的值视为异常并替换为合理值；也可用分位数法，去除过高或过低分位的数据。处理缺失值，若缺失比例小，可直接删除缺失数据；若缺失比例适中，可用均值、中位数等统计量填充；若缺失比例大，可采用插值法或借助机器学习模型进行预测填充。

股票量化交易涉及专业知识和复杂操作，若想进一步了解数据处理技巧或获取更多量化交易策略，右上角添加微信，我会为你详细讲解，还能免费领取《量化交易实战指南》，助你提升交易能力。

发布于2025-4-18 12:15 免费一对一咨询

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杜彩欣 22:36

我最近股票亏了，不想全仓冒险了，能否给我一些稳定收益+搏高收益的产品，我配置一些对冲风险？

刘老师 22:36

跟刚才的群友一样，还是需要70%的稳定增值的钱+30%搏高收益，我私信你了，看下配置单~
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