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在量化交易的策略回测里，数据清洗和预处理很关键。首先是缺失值处理，数据里可能存在缺失的情况，这时可以采用删除法，直接把含缺失值的数据删去；也能用填充法，比如用均值、中位数等填充。
其次要处理异常值，异常值会影响回测结果的准确性，可通过设定合理的阈值范围，将超出范围的数据进行修正或剔除。
还有数据标准化，把数据转化到相同的范围或尺度，方便不同数据之间的比较和计算。
另外，数据的时间一致性也要注意，要保证交易数据和其他相关数据在时间上统一。
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发布于2026-1-1 19:00 杭州
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