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如何处理股票交易数据中的缺失值、异常值和重复值？​
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缺失值：

短期缺失：用插值法（线性插值、多项式插值）或相邻周期均值填充；

长期缺失：剔除该样本或用行业均值替代（仅适用于非关键指标）。

异常值：统计方法：Z-score 或 IQR（四分位距）识别离群点，结合业务逻辑判断是否修正（如极端成交量可能为乌龙指，需剔除）。

重复值：直接删除冗余记录，确保时间戳唯一性。

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在股票量化交易里，数据的缺失值和异常值会影响策略效果，以下是处理办法。对于缺失值，若缺失比例较小，可以使用均值、中位数等统计量填充，例如某只股票某天成交量数据缺失，用该股票过去一段时间...

杜彩欣 23:04

有没有什么复利增长的好办法，最好能省事，收益超过某宝的，帮忙推荐下~

刘老师 23:04

收益超过某宝，你的要求也不算高么，你关注下货币三佳吧，完全满足你的要求了，哪里不懂再问我。
207人正在群聊
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