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在量化交易里，遇到数据异常和缺失是挺常见的事儿，有一些应对办法。对于数据异常，首先要做的是识别，通过设定正常范围、统计分析等手段，找出那些偏离常态的数据。要是确认是异常数据，可选择直接剔除，或者用插值法、平滑法等进行修正。
而面对数据缺失问题，可以根据缺失情况处理。如果缺失较少，可使用均值、中位数等统计量来填充；要是缺失较多，就考虑用回归分析、时间序列分析等方法进行估算。
另外，建立实时监控系统也很重要，能及时发现并处理新的数据异常和缺失。
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发布于5小时前 杭州
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