- **数据缺失处理**:对于时间序列数据,若缺失值较少,可采用插值法,如线性插值、多项式插值等进行填充;若缺失值较多,可能需要删除含有缺失值的数据行或列,但要注意这可能会损失部分信息。
- **异常值处理**:首先要确定异常值的判断标准,常用的方法有基于统计分布的方法,如3σ原则,即数据点与均值的距离超过3倍标准差时被视为异常值;基于离群点检测算法,如局部离群因子算法(LOF)等。对于检测到的异常值,可以根据具体情况进行修正或删除。
处理数据缺失或异常情况需要谨慎操作,避免对数据的真实性和完整性造成过大影响。如果你在处理数据时遇到困难,或者想要了解更多关于股票量化交易的知识,右上角添加我的微信,我可以为你提供更详细的指导和建议,还能免费领取《
发布于2025-4-22 12:30 北京


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股票量化操作过程遇到的问题
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