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在股票量化交易中，如何处理数据的缺失值和异常值？
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在股票量化交易中，如何处理数据的缺失值和异常值？

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首发 资深赵经理
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处理股票量化交易中数据的缺失值和异常值，有以下常见方法。对于缺失值，如果缺失比例小，可删除缺失值所在记录；也可用均值、中位数、众数等统计量填充；还能通过线性插值等方法估算。对于异常值，可使用统计方法如 Z - score 法识别并删除；也可通过分位数法，将极端值限定在一定区间内；还能采用聚类等机器学习方法，将异常值单独聚类处理。

股票量化交易需要专业的数据处理技巧和投资知识，如果你想进一步学习量化交易策略，提升投资收益，点击右上角加微信，我可以分享给您相关学习资料和经验。

发布于2025-4-25 10:41 免费一对一咨询

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刘老师 07:36

跟刚才的群友一样，还是需要70%的稳定增值的钱+30%搏高收益，我私信你了，看下配置单~
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