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在股票量化投资里，处理数据缺失值可采用删除法、插值法等，处理异常值可使用统计方法识别后修正或剔除。
对于数据缺失值，如果缺失比例较小且数据样本足够大，可以直接删除含有缺失值的数据记录；若缺失比例较大，可采用插值法，比如线性插值，根据该数据前后的值来估算缺失值。对于异常值，首先可以用统计方法如Z - score法来识别，当某个数据点的Z - score绝对值超过一定阈值（如3）时，就可认为是异常值。对于异常值，可以将其修正为合理范围内的值，或者直接剔除。
股票量化投资是个复杂的领域，在实际操作中，对数据的处理非常关键。如果您在量化投资过程中遇到更多问题，想获取更详细的指导和帮助，不妨点赞支持，点我头像加微联系我，我会为您提供更专业的服务。
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发布于2025-5-13 10:08 广州
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