在股票量化交易里,原始数据往往存在错误、缺失值或异常值。数据清洗能去除这些错误数据,避免其对量化模型造成误导。预处理可以对数据进行标准化、归一化等操作,使不同来源和量级的数据具有可比性,有助于提升模型的稳定性和准确性。而且,经过清洗和预处理的数据可以提高量化交易策略的执行效率,节省计算资源和时间。
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