在股票量化投资中，数据清洗和预处理是确保模型准确性和稳定性的关键步骤。以下是详细的流程和方法：

去除重复值：

检查重复：通过数据表的主键或时间戳等唯一标识，检查数据集中的重复记录。删除重复：如发现重复记录，保留一条记录，删除其余重复部分，以避免数据冗余和重复计算。

处理缺失值：

识别缺失值：通过数据统计或使用函数（如Pandas中的isnull）识别数据集中的缺失值。填补缺失值：根据数据特性选择适当的方法填补缺失值，可以使用均值、中位数、前值填充（forward fill）、后值填充（backward fill）等方法。删除缺失值：如果缺失值较多且难以填补，可以考虑删除含有缺失值的记录，但要注意不要影响整体数据的代表性。

处理异常值：

识别异常值：使用统计方法（如箱线图、Z-score）或基于业务规则识别数据中的异常值。处理异常值：对异常值进行处理，可选择修正（如用合理范围内的值替换）、删除或单独分析。

数据标准化：

Min-Max标准化：将数据缩放到特定范围（如0到1），公式为：(X - X_min) / (X_max - X_min)。Z-score标准化：将数据转换为标准正态分布，公式为：(X - μ) / σ，其中μ为均值，σ为标准差。对数变换：对数据进行对数变换，可以平滑数据，减小极端值对模型的影响。

时间序列处理：

确保时间顺序：确保数据的时间顺序正确，避免时间错序带来的问题。重采样：根据需要对时间序列数据进行重采样，如将分钟数据重采样为日数据。平滑处理：对数据进行平滑处理，如使用移动平均（Moving Average）等方法，减少数据的波动性。

特征工程：

生成新特征：根据业务需求和数据特性，生成新的特征，如技术指标（均线、MACD、RSI等）、交易量特征等。特征选择：选择对模型有显著影响的特征，去除冗余或无用的特征，以提高模型效率和准确性。

数据分割：

训练集和测试集：将数据分为训练集和测试集，通常使用时间序列的前部分作为训练集，后部分作为测试集，避免数据泄露。验证集：在训练过程中，可以进一步划分验证集，用于模型调参和验证，确保模型的泛化能力。

通过这些步骤，确保数据的质量和一致性，为后续的模型构建和量化分析提供坚实基础。数据清洗和预处理是一个反复迭代的过程，需要根据具体数据和业务需求不断调整和优化。