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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。

量化交易的数据处理比较复杂，我有一套更科学高效的数据处理策略。若你想深入了解股票量化交易的相关内容，右上角添加微信，还能免费领取《量化交易实战指南》，里面有实用技巧和策略，助你提升交易水平。

发布于2025-4-25 10:59 免费一对一咨询

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资深程顾问 313
如何处理数据中的缺失值和异常值？
预处理：标准化（Z-score）、去极值（Winsorize），使用这两个就够了
资深高经理 255
在AI股票量化交易中，如何处理数据的缺失值和异常值？
您好，在AI股票量化交易中，处理数据缺失值可采用删除法，若缺失比例小，直接删除含缺失值的数据；低佣金可以直接联系线上客户经理办理就可以了，客户经理有优惠的权限！我公司的佣金可以一步给到...
顾经理 288
在进行股票量化交易时，如何处理数据的缺失值和异常值？
在股票量化交易里，处理数据缺失值和异常值是挺重要的。对于缺失值的处理，现在开户没有以前那么要求高，开户可以在线开户的，您只要年满十八岁然后准备身份证银行卡即可开户。我司老牌上市大券商，...
资深李经理 406
如何处理股票交易数据中的缺失值、异常值和重复值？​
处理股票交易数据时，对缺失值可考虑填充或删除，异常值可识别后修正或剔除，重复值则直接删除。开户推荐我司，可以在线协商佣金，目前我公司的佣金是极其罕见的低，开户就找我，绝对够低。
刘经理 346
数据清洗的目的和主要方法有哪些？在量化交易中如何处理缺失值和异常值？
数据清洗目的：去除错误、重复、缺失数据。主要方法有删除异常值、填充缺失值等。
资深金顾问 167
#股票量化交易# @ 群友热聊中~

程老师 00:55

数据清洗目的：去除错误、重复、缺失数据。主要方法有删除异常值、填充缺失值等。

临江小杜 00:55

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 00:55

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。
208人正在群聊
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