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量化交易里，数据清洗和预处理有不少方法。首先是缺失值处理，如果数据有缺失，可以选择删除含有缺失值的数据，不过这样可能会损失信息；也能采用均值、中位数等进行填充。
异常值处理也很重要，有些数据明显偏离正常范围，像股价突然极高或极低且不符合市场规律的数值，可通过画箱线图等方式识别，然后或者剔除，或者用合适的值替换。
结构化数据处理，把文本类的交易记录转化为方便计算的数字形式。标准化和归一化能消除不同指标之间的量纲影响。
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发布于2025-5-30 13:26 杭州
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