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在量化交易里，数据清洗和预处理挺重要的。第一步是处理缺失值，数据里可能有一些空缺的地方，咱们可以选择删除这些缺失数据，也能通过插值法、均值法等补上合适的值。
接着解决重复值问题，数据中要是有重复的记录，会影响分析结果，把它们筛选出来删掉就行。
还有异常值，有的数据和其他数据差别很大，可能会干扰模型，可通过统计方法识别并调整或者剔除。
处理完这些，还可以对数据进行标准化、归一化等转换，让数据更规整，方便后续分析。
我能为你提供开户佣金成本费率，降低交易成本。要是你觉得我的解答有帮助，麻烦点个赞，点我头像加微联系我，咱们一起探讨更多投资问题。
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发布于2026-1-6 11:51 杭州
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