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股票量化投资中，如何处理数据的异常值和缺失值？

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在股票量化投资里，处理数据异常值和缺失值有多种方法。对于异常值，可采用统计方法，像基于均值和标准差，将偏离均值一定倍数标准差的数据视为异常值后进行修正或剔除；也能运用箱线图识别异常值再处理。对于缺失值，若缺失比例小，可删除含缺失值的数据；若缺失比例大，可用均值、中位数等统计量填充，还能通过插值法或根据其他变量构建模型预测填充。

处理好数据能让量化模型更精准可靠，提升投资决策的科学性。若你想深入了解股票量化投资策略或有更多数据处理问题，点击右上角加微信，我会为你详细解答，还能免费领取《股票量化投资秘籍》。

发布于2025-4-20 13:35 广州

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