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异常值处理方法
直接删除：将明显偏离正常范围的异常值删除，适用于异常值对整体数据影响较大且数量较少的情况。
视为特殊值单独处理：在分析时将异常值单独标记，不参与常规计算，但在某些情况下可以考虑其特殊意义，如极端市场事件产生的异常值可能蕴含重要信息。
修正异常值：根据数据的分布特征和合理范围，对异常值进行修正，例如将过高或过低的价格数据调整到合理区间内。
转换数据：通过数据转换（如对数转换）减小异常值的影响，使数据分布更加均匀。
对策略结果的影响
删除法：可能会丢失异常值包含的有用信息，导致策略对极端市场情况的适应性不足，但能使数据更符合常规统计假设，提高模型的稳定性。
单独处理：可以保留异常值信息，使策略在面对特殊市场情况时更具灵活性，但增加了策略设计和分析的复杂性。
修正法：能使数据更平滑，减少异常值的干扰，但可能改变数据的真实特征，影响策略对市场变化的敏感度。
转换法：一定程度上减轻异常值影响，但可能改变数据间的原始关系，对基于数据相关性的策略产生影响。
发布于2025-4-26 21:06 武汉
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