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如何清洗和预处理金融数据？

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数据清洗：处理缺失值（向前填充）、异常值（3σ剔除）

发布于2025-4-25 08:50 武汉

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量化交易的数据清洗和预处理方法有哪些？
量化交易里，数据清洗和预处理有不少方法。首先是缺失值处理，如果数据有缺失，可以选择删除含有缺失值的数据，不过这样可能会损失信息；也能采用均值、中位数等进行填充。异常值处理也很重要，有些...
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清洗和预处理包括去除重复数据、处理缺失值和异常值、数据标准化和归一化等。常见的数据清洗方法有均值填充、中位数填充、基于模型的填充等处理缺失值，通过设定阈值识别和处理异常值。
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股票量化交易中，数据清洗和预处理有哪些要点？
股票量化交易里，数据清洗和预处理要点如下：-**缺失值处理**：可采用删除含缺失值的记录、用均值或中位数填充、根据其他变量建模预测填充等方法。-**异常值处理**：通过统计方法如z-s...
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