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在量化交易策略里，处理数据异常值对模型的影响可采用多种方法。首先是识别异常值，可通过统计方法如Z - score、箱线图等，Z - score能衡量数据点与均值的偏离程度，箱线图可直观展现数据分布找出离群点。
对于识别出的异常值，若异常值是数据录入错误，可进行修正；若属于极端情况且与模型目标不符，可直接删除；也可采用插值法，比如线性插值、样条插值，用合理的值替代异常值。
另外，在构建模型时使用对异常值不敏感的算法，如决策树、随机森林等。同时，对数据进行标准化或归一化处理，能降低异常值带来的影响。
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发布于2025-4-27 10:16 南京
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