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AI股票量化交易模型的训练数据应该如何选择和处理呢？
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选择训练数据时，要涵盖多方面信息，如股票的历史价格、成交量、财务报表数据、宏观经济指标等。尽量选取时间跨度长、数据质量高、涵盖范围广的数据。

处理数据时，首先要进行数据清洗，去除异常值和重复数据，以保证数据的准确性和可靠性。然后进行数据标准化，将不同范围的数据转化为统一的标准范围，以便于模型的训练和比较。还可以进行特征工程，通过对原始数据进行变换、组合等操作，提取出更有价值的特征，提高模型的预测能力。

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