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在股票量化交易中，如何处理数据异常值对模型的影响？

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处理股票量化交易中数据异常值对模型的影响，可从多方面入手。可以采用统计方法识别异常值，像基于标准差法，把偏离均值一定倍数标准差的数据视为异常；或用箱线图法，超出上下四分位一定范围的数据为异常。对于识别出的异常值，可直接删除，但要注意样本量变化；也能进行数据转换，如对数转换让数据更平稳；还可以用插值法，如线性插值、样条插值等填充合理数据。

股票量化交易模型复杂，优化和调整也需专业指导。若你想进一步提升量化交易水平，右上角添加微信，我会给你分享更实用的量化交易策略和数据处理技巧，还可免费领取《量化交易入门指南》！

发布于2025-5-24 16:31 广州

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