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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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#股票量化交易# @ 群友热聊中~

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量化交易是一种利用计算机程序和数学模型自动执行交易决策的投资策略。与传统的基于经验和感觉的交易决策不同，量化交易是基于对市场数据的深入分析和模型的构建，旨在实现更高的交易精度和效率。在...

临江小杜 09:22

我现在有5万块活钱，想配置一些基金或者债券，能否给我列一个资产配置方案，谢了~

刘老师 09:22

资产配置方案建议配置活钱20%+稳钱50%+长钱30（用来搏收益）具体的配置单我私信发你。
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