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量化交易的策略回测中如何处理数据缺失和异常值？
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量化交易的策略回测中如何处理数据缺失和异常值？

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在量化交易的策略回测里，处理数据缺失和异常值很关键。对于数据缺失，有几种办法。一种是删除缺失数据，但这可能会让样本量减少，影响回测结果准确性，适合缺失数据较少的情况。也能采用插值法，像线性插值，根据前后数据估算缺失值，让数据完整。

处理异常值时，可先设定合理阈值，超出阈值的数据就可能是异常值，把它们剔除。还能使用统计方法，比如计算数据的均值和标准差，将偏离均值过大的数据视为异常值进行修正。

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发布于2026-1-3 22:50 杭州

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#量化交易# @ 群友热聊中~

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你好，在量化交易策略回测中，绩效评估通常围绕收益、风险和风险调整后收益三类核心指标展开。收益方面关注总收益率、年化收益率等；风险方面则需计算波动率（标准差）、最大回撤及其持续期，以衡量...

雾里看花花在哪 18:35

有没有什么复利增长的好办法，最好能省事，收益超过某宝的，帮忙推荐下~

刘老师 18:35

收益超过某宝，你的要求也不算高么，你关注下货币三佳吧，完全满足你的要求了，哪里不懂再问我。
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