缺失值处理

在金融领域，数据是决策的核心，而缺失值处理是确保数据质量的关键环节。缺失值可能导致分析失真，影响风险评估和策略制定。因此，专业的方法如插值、回归或基于算法的预测被用来填补空白，确保数据的完整性和准确性。有效的缺失值处理不仅能提升模型的性能，还能为金融机构提供更可靠的决策依据，从而在复杂多变的市场中保持竞争优势。

【历史文档】算子样例-缺失数据处理

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新版量化开发IDE（AIStudio）：

https://bigquant.com/wiki/doc/aistudio-aiide-NzAjgKapzW

新版模版策略：

https://bigquant.com/wiki/doc/demos-ecdRvuM1TU

新版数据平

更新时间：2025-02-27 02:34

【历史文档】因子构建与标注-因子预处理

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新版量化开发IDE（AIStudio）：

https://bigquant.com/wiki/doc/aistudio-aiide-NzAjgKapzW

新版模版策略：

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新版数据平

更新时间：2025-02-27 02:34

AI可视化的数据清洗

AI可视化的因子特征数据清洗

清洗流程

大部分的金工报告中第一步都是提取因子数据，随后就是对这些因子特征数据的清洗。以华泰证券的金工报告为例，数据清洗的标准流程大概包括：

缺失值处理（删除或者用行业均值填充）
因子异常值处理（固定比例法、均值标准差法、MAD法）
行业市值中性化处理（将因子暴露以行业哑变量和市值为变量做线性回归，抽取截距项）
PCA分析

清洗的目的是使得因子数据摆脱异常值、行业、市值和多重共线性的影响。

特征因子数据清洗模块

def bigquant_run(input_1, input_2, input_3):

更新时间：2024-06-11 03:29

Pandas使用小技巧

https://bigquant.com/experimentshare/1e185519774149e6803c36f1e6ecb1e6

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更新时间：2024-05-20 02:34

使用sklearn进行数据预处理

https://bigquant.com/experimentshare/fa4b0df66251484196ca7588a9505f75

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更新时间：2024-05-20 02:09

自定义数据进行因子分析demo

https://bigquant.com/experimentshare/28a454b6532144eb819a78efae160768

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更新时间：2022-02-21 11:25

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