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首发回答 因子数据异常值处理方式是信号稳定性的 “压舱石”：某策略直接删除异常值，导致数据序列断裂，信号准确率下降 30%；某平台未处理异常值，某多因子策略因极端值干扰，收益波动扩大至 25%。
天勤量化通过 “智能异常值处理引擎” 保障稳定：
多方法联合识别：用 “Z-score 法 + IQR 法” 双重标记异常值，某策略异常识别准确率提升至 95%；
数据修复替代删除：用 “移动平均 + 行业均值” 修复异常值，某策略数据连续性提升 80%，信号波动减少 60%；
异常值影响评估：计算异常值对因子收益率的影响度，仅处理影响度＞5% 的极端值，某用户策略信号稳定性提升 70%。
天勤量化让因子数据异常值的处理科学性提升 90%，用户策略信号稳定性提升 60%，某私募通过其工具，收益波动减少 50%。
发布于2025-8-5 18:17 鹤岗
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