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在股票量化交易中，如何处理数据异常值对模型的影响？
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在股票量化交易中，如何处理数据异常值对模型的影响？

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处理股票量化交易中数据异常值对模型的影响，可从多方面入手。可以采用统计方法识别异常值，像基于标准差法，把偏离均值一定倍数标准差的数据视为异常；或用箱线图法，超出上下四分位一定范围的数据为异常。对于识别出的异常值，可直接删除，但要注意样本量变化；也能进行数据转换，如对数转换让数据更平稳；还可以用插值法，如线性插值、样条插值等填充合理数据。

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发布于2025-5-24 16:31 广州

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#股票量化交易# @ 群友热聊中~

程老师 01:35

股票量化交易具有显著的优势，但对于零基础的投资者来说，入门可能存在一定的挑战。量化交易主要依托数学模型和计算机算法来实现自动化交易，其优点在于能够高效处理海量数据，严格执行交易策略，同...

雾里看花花在哪 01:35

我最近股票亏了，不想全仓冒险了，能否给我一些稳定收益+搏高收益的产品，我配置一些对冲风险？

刘老师 01:35

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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