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在进行AI股票量化交易时，如何处理数据缺失和异常值对模型预测的影响？
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在进行AI股票量化交易时，如何处理数据缺失和异常值对模型预测的影响？

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处理数据缺失和异常值对AI股票量化交易模型预测的影响，可采用以下方法。对于数据缺失，若缺失比例小，可删除缺失值所在样本；若缺失比例适中，可用均值、中位数等统计量填充；若缺失比例大，可采用插值法或基于机器学习算法预测填充。对于异常值，可先通过箱线图、Z-score等方法识别，对于轻微异常值，可进行数据变换，如对数变换；对于严重异常值，可直接删除或用合理边界值替代。

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发布于2025-5-18 00:34 南京

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#股票量化交易# @ 群友热聊中~

程老师 18:06

在量化交易里，数据缺失是个挺常见的问题。要解决它，有几个办法。首先，可以多找几个数据来源，不同的数据源可能覆盖的数据不一样，多结合几个，能填补一些缺失。像一些专业的金融数据平台、交易所...

风一样的小娘子 18:06

有没有什么复利增长的好办法，最好能省事，收益超过某宝的，帮忙推荐下~

刘老师 18:06

收益超过某宝，你的要求也不算高么，你关注下货币三佳吧，完全满足你的要求了，哪里不懂再问我。
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