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股票量化交易中，如何处理数据缺失或异常的情况呢？
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股票量化交易中，如何处理数据缺失或异常的情况呢？

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在股票量化交易里，处理数据缺失可采用删除法，若缺失数据较少可直接删除含缺失值的样本；也可用均值、中位数等统计量填充缺失值。对于时间序列数据，还能使用插值法，如线性插值。

处理异常数据时，可先通过统计方法如3σ原则识别，将超出正常范围的值界定为异常；然后根据业务逻辑判断是否剔除异常值，或者用合理的值替代。

股票量化交易需要专业的工具和精准的数据处理，若你在这方面需要更细致的指导和实用策略，右上角添加微信，我会为你分享《量化交易实战指南》，助你提升量化交易水平。

发布于2025-4-22 00:11 广州

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雾里看花花在哪 15:31

有没有什么复利增长的好办法，最好能省事，收益超过某宝的，帮忙推荐下~

刘老师 15:31

收益超过某宝，你的要求也不算高么，你关注下货币三佳吧，完全满足你的要求了，哪里不懂再问我。
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