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对交易数据进行标准化处理是量化交易中重要的预处理步骤，主要目的是消除不同特征之间的量纲差异，提升模型训练效果和算法稳定性。常见的标准化方法包括：Z-score标准化：将数据转化为均值为0、标准差为1的标准正态分布。这种方法适用于大多数量化交易场景，尤其是当数据分布接近正态分布时。Min-Max归一化：将数据缩放到0,1区间，适用于需要将数据限制在特定范围内的场景。标准化处理不仅有助于提升模型性能，还能防止因数据量纲差异导致的模型偏差。
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