股票量化投资中,如何进行数据清洗和预处理呀?
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在股票量化投资里,数据清洗和预处理很关键。数据清洗要先处理缺失值,可选择删除含缺失值的记录或用均值、中位数等填充;对于异常值,可用统计方法识别并修正或剔除。还要去除重复数据。

预处理方面,需对数据进行标准化或归一化,使不同特征具有可比性。可以采用Z - score标准化、Min - Max归一化等方法。同时,对时间序列数据要进行排序和对齐,保证数据按时间顺序排列且各变量时间点一致。

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