股票量化交易中的数据清洗,主要包括哪些步骤和方法?​
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股票量化交易中的数据清洗,主要包括哪些步骤和方法?​

叩富问财 浏览:208 人 分享分享

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数据完整性检查:检查数据是否存在缺失值,对于缺失的部分,可以根据数据的特点选择合适的填充方法,如均值填充、中位数填充、向前或向后填充等,或者使用更复杂的插值方法进行填充。

数据一致性检查:确保不同数据源的数据在时间、范围、定义等方面保持一致。例如,检查股票价格数据和成交量数据的时间戳是否对应,不同指标的计算口径是否相同。

异常值处理:识别并处理数据中的异常值,如明显偏离正常范围的价格、成交量等数据。可以通过设定阈值来判断异常值,对于异常值,可以选择删除、修正或进行特殊处理,以避免其对模型训练和策略效果产生不良影响。

发布于2025-5-22 01:55 武汉

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