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数据完整性检查：检查数据是否存在缺失值，对于缺失的部分，可以根据数据的特点选择合适的填充方法，如均值填充、中位数填充、向前或向后填充等，或者使用更复杂的插值方法进行填充。
数据一致性检查：确保不同数据源的数据在时间、范围、定义等方面保持一致。例如，检查股票价格数据和成交量数据的时间戳是否对应，不同指标的计算口径是否相同。
异常值处理：识别并处理数据中的异常值，如明显偏离正常范围的价格、成交量等数据。可以通过设定阈值来判断异常值，对于异常值，可以选择删除、修正或进行特殊处理，以避免其对模型训练和策略效果产生不良影响。
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