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量化交易中如何处理数据缺失值？

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在量化交易里，处理数据缺失值有几种常见办法。其一，删除法，若缺失值较少，直接把含缺失值的数据行或列删掉，不过这可能会损失部分信息。其二，均值/中位数法，用该特征的均值或中位数填充缺失值，适用于数据分布相对均匀的情况。其三，插值法，像线性插值，依据相邻数据推测缺失值，适合数据有一定趋势的场景。其四，模型法，构建模型预测缺失值，不过计算量较大。

处理缺失值要依据数据特点和量化策略来选合适方法，不然会影响策略的准确性和可靠性。我们可为用户提供开户佣金成本费率。要是你还有疑问，点赞支持，点我头像加微联系我，我会帮你进一步分析。

发布于2026-1-26 15:12 杭州

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您好，删除法，若缺失值较少，直接把含缺失值的数据行或列删掉，不过这可能会损失部分信息。我司是综合业务齐全的上市券商，有什么问题都可以联系我呢！

发布于2026-1-26 15:24 广州

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顾经理 74
#量化交易# @ 群友热聊中~

程老师 06:23

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京圈红韵 06:23

我刚听说你们这有个大佬的年收益高达26%，麻烦加我V信发我下截图，我想观摩一下，谢谢

刘老师 06:23

OK，我私信发你截图，正好他今天调仓了，可以看下。
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