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股票量化交易中，如何处理数据缺失和异常值的问题呢？
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股票量化交易中，如何处理数据缺失和异常值的问题呢？

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在股票量化交易里，处理数据缺失和异常值十分关键。对于数据缺失，若缺失少量数据，可使用前后数据的均值或中位数进行填充；若缺失量大，可考虑使用线性回归等方法根据相关数据进行预测填充。而对于异常值，可通过设定合理的阈值范围，超出范围的视为异常值，用均值或中位数替代；也可用箱线图法识别并替换异常值。

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发布于2025-4-23 10:21 免费一对一咨询

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