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处理数据缺失和异常值对AI股票量化交易模型预测的影响，可采用以下方法。对于数据缺失，若缺失比例小，可删除缺失值所在样本；若缺失比例适中，可用均值、中位数等统计量填充；若缺失比例大，可采用插值法或基于机器学习算法预测填充。对于异常值，可先通过箱线图、Z-score等方法识别，对于轻微异常值，可进行数据变换，如对数变换；对于严重异常值，可直接删除或用合理边界值替代。
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发布于2025-5-18 00:34 南京
还有疑问？看看专业认证经理怎么说
封经理：
先通过插值填补或删除等合规方式处理数据缺失，保障训练样本的完整性
证券董经理：
结合量化模型逻辑设计异常值识别规则，同步校准模型的预测误差阈值
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