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处理数据的缺失值和异常值能有效减少其对策略效果的影响。对于缺失值，可采用删除法、插值法等；对于异常值，可通过统计检验法、聚类法识别并处理。
在处理缺失值时，删除法是直接将包含缺失值的数据行或列删除，不过这可能会导致数据量减少；插值法是用已有数据来估算缺失值，比如线性插值、均值插值等。对于异常值，统计检验法可以根据数据的分布特征找出偏离正常范围的值，聚类法能把数据分组，将远离大部分数据点的归为异常值。之后可以选择修正或删除异常值。
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在处理缺失值时，删除法是直接将包含缺失值的数据行或列删除，不过这可能会导致数据量减少；插值法是用已有数据来估算缺失值，比如线性插值、均值插值等。对于异常值，统计检验法可以根据数据的分布特征找出偏离正常范围的值，聚类法能把数据分组，将远离大部分数据点的归为异常值。之后可以选择修正或删除异常值。
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发布于2025-5-19 18:13 广州
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在里，数据的缺失值和异常值会影响策略效果，以下是处理办法。
对于缺失值，若缺失比例较小，可以使用均值、中位数等统计量填充，例如某只股票某天成交量数据缺失，用该股票过去一段时间成交量的均值来填补。如果缺失比例较大，可考虑删除缺失数据所在的记录，但这可能会减少样本量。还能采用插值法，如线性插值，根据相邻时间点的数据估算缺失值。
对于异常值，首先要识别它。可以用统计方法，计算数据的均值和标准差，将偏离均值一定倍数标准差的数据视为异常值。识别后，若异常值是由数据录入错误导致，可修正或删除。若异常值代表真实的极端情况，可进行数据变换，比如取对数，降低其对策略的影响。也可以设置上下限，将超出范围的值设为上下限数值。
此外，在处理完缺失值和异常值后，要对策略进行回测，对比处理前后策略的表现，评估处理效果，以保证策略的有效性和稳定性。
发布于2025-5-21 08:21 广州
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