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量化交易的数据清洗方法有哪些？

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量化交易的数据清洗很关键，有不少实用方法。首先是缺失值处理，交易数据里可能有缺失情况，可选择删除缺失数据，不过这可能损失信息；也能采用均值、中位数等统计量填充。异常值处理也重要，像价格突然大幅波动这类异常数据，可用统计方法判断，如设置合理的阈值范围，超出就视为异常，可修正或删除。

重复数据也是问题，可通过比较数据的关键特征，把重复部分去掉。此外，数据格式不一致时，要统一成相同格式，方便后续分析。

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发布于2025-5-16 10:31 杭州

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大理风雪晴 14:09

我最近股票亏了，不想全仓冒险了，能否给我一些稳定收益+搏高收益的产品，我配置一些对冲风险？

刘老师 14:09

跟刚才的群友一样，还是需要70%的稳定增值的钱+30%搏高收益，我私信你了，看下配置单~
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