量化交易：市场预测模型_（3）.时间序列分析与预测.docx
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时间序列分析与预测
时间序列分析与预测是量化交易中一个非常重要的领域，通过对历史市场数据的分析，可以预测未来的市场走势。时间序列数据是指按照时间顺序排列的数据点，例如股票价格、外汇汇率、交易量等。在量化交易中，时间序列分析与预测可以帮助交易者制定更科学的交易策略，提高投资回报率。
1.时间序列数据的预处理
在进行时间序列分析之前，数据的预处理是非常重要的一步。预处理包括数据清洗、缺失值处理、异常值处理等。这一步的目的是确保数据的质量，为后续的模型训练和预测提供可靠的基础。
1.1数据清洗
数据清洗是指去除数据中的噪声和无关信息。在量化交易中，数据清洗
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