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处理量化交易中的数据异常值，可采用以下方法：
识别异常值：通过统计方法，如3σ原则，若数据偏离均值超过3倍标准差，可视为异常；还可用箱线图，处于上下 whisker 之外的数据为异常。
删除异常值：若异常值是由数据录入错误等导致，可直接删除，但要注意避免过度删除影响数据完整性。
修正异常值：用均值、中位数等统计量替换异常值；或通过回归分析等模型预测合理值进行替换。
单独分析：对异常值单独研究，可能蕴含特殊市场信息，为策略优化提供依据。
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QMT量化历史数据怎么清洗？缺失值异常值处理方法说明
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