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以下是量化交易中处理数据缺失和异常值的方法： 数据缺失处理： 可以使用前向填充或后向填充方法，用相邻数据替代缺失值。 也可根据数据的均值或中位数进行插补。 异常值处理： 通过设置上下限，将超出范围的值认定为异常，替换为合理值，如均值加/减几倍标准差。 或采用统计方法，如Z-score 法，将极端值进行处理。
这些方法有助于保证数据质量，使量化交易分析和决策更加科学准确，避免因数据问题导致的错误操作。
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发布于2025-1-21 17:46 杭州
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在进行股票量化交易时，如何处理数据缺失和异常值呢？
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