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异常数据风险：可能使模型产生错误的拟合和预测，误导投资决策，增加策略风险。例如，异常的价格数据可能导致错误的交易信号，使投资者遭受损失。
异常值检测与处理：
基于统计方法的检测：如利用标准差、箱线图等方法确定数据的正常范围，超出范围的数据视为异常值。
基于机器学习的检测：使用孤立森林、One - Class SVM 等算法检测异常值。
处理方法：对于异常值，可根据实际情况进行修正、删除或单独处理。如果是数据录入错误导致的异常值，可进行修正；如果是真实的极端值但对模型影响较大，可考虑删除或进行适当的变换处理。
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