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股票量化交易中，如何处理数据的异常值和缺失值？
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股票量化交易中，如何处理数据的异常值和缺失值？

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首发 资深赵经理
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在股票量化交易里，处理数据异常值和缺失值很重要。对于异常值，可采用统计方法如Z - score法，当数值的Z - score绝对值大于一定阈值（如3）时，可考虑视为异常值，之后根据情况选择删除或用均值、中位数等替换；也可用箱线图法，将超出上下四分位数一定范围的值当作异常值处理。对于缺失值，如果缺失比例较小，可直接删除缺失数据；若缺失比例大，可用均值、中位数、众数填充，或者用插值法，像线性插值等方法补充缺失值。

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发布于2025-4-25 10:59 免费一对一咨询

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资深小夏经理 999
#股票量化交易# @ 群友热聊中~

程老师 21:13

做股票量化交易需要具备以下核心要素：编程技能，统计学和金融理论的基础。了解各种量化策略的逻辑，如趋势跟踪、套利以及统计套利等。支持量化交易的证券公司有：中金证券、中信证券、中信建投证券...

杜彩欣 21:13

我现在有5万块活钱，想配置一些基金或者债券，能否给我列一个资产配置方案，谢了~

刘老师 21:13

资产配置方案建议配置活钱20%+稳钱50%+长钱30（用来搏收益）具体的配置单我私信发你。
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