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文档摘要

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量化交易中的数据预处理与特征选择

引言

在量化交易的世界里，数据是策略的“血液”，模型是“心脏”，而数据预处理与特征选择则是“输血前的净化”与“心脏的精准供氧”。从高频交易的微秒级数据到基本面分析的宏观经济指标，从技术面的量价因子到另类数据的新闻情绪值，量化策略的构建始终围绕着“用数据说话”的核心逻辑。然而，原始金融数据往往裹挟着噪声、缺失与冗余，直接输入模型如同将未提纯的矿石投入熔炉——既可能堵塞模型的“管道”，也会降低最终“金属”的纯度。数据预处理通过清洗、标准化、填补等操作，为模型提供“干净的原料”；特征选择则像一位严谨的“筛选师”，从海量数据中挑出最具预测力的因子，避免模型陷入“信息过