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在AI股票量化交易中，数据清洗和预处理是至关重要的环节。首先，要检查数据的完整性，确保没有缺失值或重复记录。对于缺失值，可以采用删除、插补等方法进行处理。其次，要检查数据的准确性，去除异常值和错误数据。可以通过统计分析、可视化等方法来发现异常值，并根据业务规则进行处理。然后，要对数据进行标准化和归一化处理，将不同量级的数据转换到同一尺度上，以提高模型的准确性和泛化能力。最后，要对数据进行特征工程，提取有价值的特征，如技术指标、基本面指标等，以提高模型的预测能力。
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发布于2025-4-18 12:20 广州
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