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在量化交易中，数据缺失是常见问题，处理方法如下：
1. 识别缺失数据
检查数据完整性：通过统计每列缺失值的数量或比例，识别缺失数据的位置和程度。
可视化数据：使用热图等工具直观展示缺失数据的分布。
2. 处理缺失数据
删除缺失数据：
删除整行：若某行关键数据缺失，可直接删除。
删除整列：若某列缺失值过多，且对策略影响不大，可删除该列。
填补缺失数据：
均值/中位数填补：用均值或中位数填补数值型数据。
众数填补：用众数填补分类数据。
前向/后向填补：用前一个或后一个有效值填补时间序列数据。
插值法：使用线性或多项式插值填补时间序列数据。
预测模型填补：通过回归、KNN等模型预测并填补缺失值。
标记缺失数据：
创建新列标记缺失值的位置，保留原始数据信息。
3. 处理特殊情况
时间序列数据：若时间戳缺失，需先补充时间戳，再进行填补。
高频数据：若高频数据缺失，需根据交易策略决定填补方式或删除。
4. 验证处理效果
统计分析：填补后检查数据的统计特性是否合理。
回测验证：通过回测验证填补后的数据对策略的影响。
5. 预防措施
数据源多样化：使用多个数据源减少缺失风险。
定期检查：定期监控数据质量，及时发现并处理缺失数据。
发布于2025-2-8 13:10 广州
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