当遇到数据异常时,首先要做数据清洗,把错误、重复的数据剔除。对于缺失值可以用均值、中位数等进行填充;对于明显偏离正常范围的异常值,若判断是偶然因素导致,可选择剔除或用合理数值替换。同时,要建立实时监测机制,及时发现新出现的异常数据。此外,要对数据异常的情况进行记录和分析,不断优化处理方法。
在股票量化交易过程中,准确处理数据异常对交易策略的有效性至关重要。如果你在这方面还有疑问,或者想了解更多关于量化交易的信息,点我头像加微联系我,我会为你提供更细致的服务。
发布于2025-4-26 13:47 南京


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