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

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在股票量化交易策略里，处理数据异常值和缺失值很关键。对于异常值，可采用Z - score方法，当数据点的Z - score绝对值超过一定阈值（如3）时，就判定为异常值，然后选择删除、修正或视为特殊情况单独处理；也可用箱线图识别，将处于上下边界之外的数据当作异常值处理。

处理缺失值，若缺失比例小，可删除缺失值所在记录；若数据有一定趋势，可用线性插值法根据前后数据估算缺失值；还能使用均值、中位数填充缺失值。

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发布于2025-5-11 18:08 南京

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预处理：标准化（Z-score）、去极值（Winsorize），使用这两个就够了

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