在股票量化投资里,处理数据异常值对模型影响可采用这些方法。首先是识别异常值,可通过统计方法如 z - 分数法、箱线图法来找出偏离正常范围的数据。对于识别出的异常值,若属于数据录入错误,可进行修正;若异常值为偶然情况,可直接删除,但要注意样本量是否受影响;也可以用插值法,如线性插值、样条插值来替换异常值。此外,还能采用鲁棒统计方法构建模型,使模型对异常值不敏感。
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发布于2025-4-21 11:06 南京