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股票量化交易中，如何进行数据清洗和预处理？
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股票量化交易中，如何进行数据清洗和预处理？

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首发 资深刘经理
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在股票量化交易里，数据清洗和预处理可按以下步骤操作。首先是数据清洗，要检查并处理缺失值，可采用删除、插值等方法；识别并修正错误值，比如异常的价格数据；去除重复数据，保证数据的唯一性。接着是预处理，对数据进行标准化，让不同特征处于同一量级；进行数据归一化，将数据缩放到特定区间；还可进行数据离散化，把连续数据转化为离散类别。

数据清洗和预处理对量化交易很关键，能提升模型准确性和可靠性。如果想获取更详细的量化交易策略及技术指导，点击右上角加微信，我可以给您分享相关资料和经验【还能免费领取《量化交易入门指南》，助您开启量化投资之旅】。

发布于2025-4-19 22:20 北京

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