进行数据清洗和预处理时,首先要去除重复数据,确保数据的唯一性。然后检查数据的完整性,填补缺失值,可采用均值、中位数等方法。对于异常值,要根据实际情况进行处理,如删除或修正。接着对数据进行标准化或归一化处理,使数据具有可比性。此外,还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。
数据清洗和预处理是一个复杂的过程,需要根据具体情况进行调整和优化。如果你在使用AI股票量化交易系统时遇到了困难,右上角添加我的微信,我可以为你提供专业的帮助和指导,还能免费领取《量化交易实战指南》!
发布于2025-4-21 09:00 免费一对一咨询