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在股票量化投资中，处理数据缺失值和异常值是非常重要的环节。
对于缺失值，可以采用以下方法：
- 直接删除：如果缺失值的比例较小，对整体数据的影响不大，可以直接删除含有缺失值的数据行。
- 插补法：通过其他数据来估计缺失值，如均值插补、中位数插补、众数插补等。
- 多重填补法：利用多个模型对缺失值进行填补，然后综合考虑多个填补结果，得到最终的填补值。
对于异常值，可以采用以下方法：
- 统计方法：通过计算数据的均值、标准差等统计量，确定异常值的范围。例如，可以将数据中偏离均值超过一定倍数标准差的值视为异常值。
- 模型方法：利用机器学习模型或统计模型对数据进行建模，预测数据的正常取值范围。如果某个数据点的取值超出了模型预测的范围，则可以将其视为异常值。
- 可视化方法：通过绘制数据的直方图、箱线图等可视化图表，直观地观察数据的分布情况，发现异常值。
如果你想了解更多关于股票量化投资的策略和方法，右上角添加我的微信，回复“量化”，即可免费领取《股票量化投资策略指南》！
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- 直接删除：如果缺失值的比例较小，对整体数据的影响不大，可以直接删除含有缺失值的数据行。
- 插补法：通过其他数据来估计缺失值，如均值插补、中位数插补、众数插补等。
- 多重填补法：利用多个模型对缺失值进行填补，然后综合考虑多个填补结果，得到最终的填补值。
对于异常值，可以采用以下方法：
- 统计方法：通过计算数据的均值、标准差等统计量，确定异常值的范围。例如，可以将数据中偏离均值超过一定倍数标准差的值视为异常值。
- 模型方法：利用机器学习模型或统计模型对数据进行建模，预测数据的正常取值范围。如果某个数据点的取值超出了模型预测的范围，则可以将其视为异常值。
- 可视化方法：通过绘制数据的直方图、箱线图等可视化图表，直观地观察数据的分布情况，发现异常值。
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发布于2025-4-16 19:59 南京
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