您好,数据清洗在算法交易中的作用
去除噪声数据:市场数据中可能存在错误数据、重复数据以及由于网络传输等原因产生的异常值,清洗过程可以识别并去除这些噪声数据,避免其对交易策略的影响。
处理缺失值:数据缺失是常见问题,清洗过程中需要根据具体情况选择合适的方法处理缺失值,如使用均值、中位数填充,或者基于时间序列的趋势进行插值填充等,保证数据的完整性。
数据标准化与归一化:将不同量级和单位的数据进行标准化或归一化处理,使数据具有可比性,有助于提高算法模型的准确性和稳定性。
发布于2025-5-13 14:40 杭州


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