首先是数据清洗,要去除重复、错误和缺失的数据。比如在不同市场的交易数据中,可能存在重复记录,要把它们筛选出来删除;对于错误的数据,像异常的价格波动,要进行修正或剔除;缺失的数据可以通过插值法等方式进行补充。
接着是数据预处理,对不同市场的数据进行标准化处理,让它们处于相同的量级和范围,方便后续分析。还可以进行特征提取,找出对策略有重要影响的因素。
在跨市场数据整合时,要注意不同市场的交易时间、规则等差异,确保数据的一致性。
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发布于2025-9-16 11:36 阜新


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