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在股票量化投资里，数据清洗和处理主要是去除异常值、填补缺失值等，以确保数据质量。
首先，对于数据清洗，要识别并处理缺失值，比如可以用均值、中位数来填补数值型数据的缺失值；对于异常值，可通过统计方法如Z - score法来识别，然后根据情况选择剔除或者修正。其次，数据处理方面，要进行标准化，像将数据缩放到0 - 1范围或者使数据均值为0、标准差为1，这样能提升模型的稳定性和收敛速度。还可以进行特征工程，提取和选择对投资有意义的特征，例如计算技术指标等。
在实际操作中，你可以使用Python等编程语言结合相关库如Pandas、Numpy等来完成这些工作。如果在股票量化投资数据处理过程中遇到问题，欢迎随时咨询。要是你想深入探讨量化投资的更多细节，我还能给你提供一些实用的策略和方法。如果觉得我的解答对你有帮助，不妨点赞，点我头像加微联系我，我会为你提供更贴心的服务。
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发布于2025-4-18 14:54 北京
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