在股票量化交易里,清洗历史数据时,首先要处理缺失值,可采用删除包含缺失值的数据行、用均值或中位数填充等方法。对于异常值,可通过设定合理的上下限范围来识别并修正或剔除。筛选数据时,要根据研究目的确定关键指标,比如按成交量、市值等筛选。还要对数据进行一致性检查,统一数据格式和单位。同时,要注意数据的时效性,保留合适时间段的数据。
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发布于2025-5-12 14:53 免费一对一咨询
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