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在量化交易中，大数据处理面临诸多挑战。首先，数据质量参差不齐，存在噪声、缺失值和异常值等问题，这需要复杂的清洗和预处理。其次，数据量庞大且增长迅速，对存储和处理能力要求极高，传统技术难以应对。此外，数据来源多样，结构复杂，包括结构化、非结构化数据，整合难度大。同时，实时数据的获取和处理对高频交易策略至关重要，但网络延迟和数据传输问题可能影响效率。最后，隐私和合规性问题也不容忽视，特别是涉及敏感信息时。
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发布于2025-1-22 16:20 杭州
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