处理数据得先做清洗，把缺失值、异常值剔除或合理填充，像股价数据里个别离谱的涨停跌停异常值，用前后均值或中位数替代。接着做特征工程，把原始数据转化为有效特征，比如把日期拆成年、月、日、星期等周期性特征，或用技术指标算出均线、MACD等衍生特征。还得做数据标准化，让不同量纲数据缩放到相近范围，避免模型受数值大小影响。另外，样本要平衡，若牛熊市数据量差太多，可用过采样或欠采样调整，让模型不偏袒某类行情，这样模型才能更准。
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刘经理 
回答时间：2025-06-10 10:06 
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