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量化交易中数据清洗的主要目的是确保交易策略基于准确、可靠和一致的数据进行决策。具体来说，数据清洗可以：
去除错误数据：消除数据中的错误和不一致，确保数据的准确性。删除重复数据：避免重复数据干扰模型，确保数据的唯一性。处理缺失数据：补全或删除缺失数据，保持数据的完整性。剔除异常值：去除不合理的极端值，减少对模型的负面影响。
通过这些措施，数据清洗可以提高数据质量，减少噪声，使数据更真实地反映市场状况。此外，清洗后的数据能更好地满足模型输入要求，提高模型的稳定性和鲁棒性。
总之，数据清洗是量化交易过程中不可或缺的一环，直接关系到交易策略的有效性和盈利能力，帮助投资者做出更加明智和精准的交易决策。我司可以直接提供量化平台开通，提供测试账号，如有需求，欢迎点击头像详细沟通！
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资深-于经理 
回答时间：2025-02-21 16:48 
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