分享
注册
1分钟入驻>
关注/提问
咨询TA
18332258950 
首发回答
对历史数据进行有效的筛选和预处理，要先确定投资策略相关的数据范围并清洗缺失值、异常值，再进行标准化等操作。
在股票量化投资里，筛选历史数据时，需明确与你投资策略紧密相关的数据类型，比如若关注技术分析，那成交量、收盘价等数据就很关键。预处理时，要仔细清洗数据，像剔除缺失值、修正错误数据和处理异常值等，不然会影响后续分析。之后可以对数据进行标准化，使不同指标处于同一量级，方便比较和建模。
要是你在历史数据筛选和预处理过程中遇到问题，或者想进一步探讨量化投资策略，欢迎点赞，也可以点我头像加微联系我，我会为你提供更细致的帮助。
在股票量化投资里，筛选历史数据时，需明确与你投资策略紧密相关的数据类型，比如若关注技术分析，那成交量、收盘价等数据就很关键。预处理时，要仔细清洗数据，像剔除缺失值、修正错误数据和处理异常值等，不然会影响后续分析。之后可以对数据进行标准化，使不同指标处于同一量级，方便比较和建模。
要是你在历史数据筛选和预处理过程中遇到问题，或者想进一步探讨量化投资策略，欢迎点赞，也可以点我头像加微联系我，我会为你提供更细致的帮助。
发布于2025-5-28 11:52 免费一对一咨询
当前我在线
直接联系我
秒答
关注
分享
追问
踩 
举报
搜索更多类似问题 >
217
电话咨询
+微信
咨询
