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股票量化交易中，如何处理数据缺失和异常值的问题呢？
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股票量化交易中，如何处理数据缺失和异常值的问题呢？

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首发 资深赵经理
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在股票量化交易里，处理数据缺失和异常值十分关键。对于数据缺失，若缺失少量数据，可使用前后数据的均值或中位数进行填充；若缺失量大，可考虑使用线性回归等方法根据相关数据进行预测填充。而对于异常值，可通过设定合理的阈值范围，超出范围的视为异常值，用均值或中位数替代；也可用箱线图法识别并替换异常值。

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发布于2025-4-23 10:21 免费一对一咨询

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股票量化交易具有显著的优势，但对于零基础的投资者来说，入门可能存在一定的挑战。量化交易主要依托数学模型和计算机算法来实现自动化交易，其优点在于能够高效处理海量数据，严格执行交易策略，同...

杜彩欣 15:34

有没有什么复利增长的好办法，最好能省事，收益超过某宝的，帮忙推荐下~

刘老师 15:34

收益超过某宝，你的要求也不算高么，你关注下货币三佳吧，完全满足你的要求了，哪里不懂再问我。
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