数据清洗
从金融角度看，数据清洗是一个至关重要的环节，它涉及到对原始数据进行核查、校验、修正和标准化，以确保数据的质量和准确性。在金融领域，数据的准确性和完整性对于风险管理、投资决策以及监管报告等都具有决定性意义。通过有效的数据清洗，金融机构能够提高数据分析的效率，降低因数据错误导致的决策风险，进而在竞争激烈的市场中保持领先地位。此外，随着金融科技的不断发展，自动化和智能化的数据清洗工具也在不断涌现，它们能够大幅提升数据处理的速度和准确性，为金融机构提供更加可靠的数据支撑。
数据清洗（预处理）v53如何进行行业中性化
问题
请问数据清洗（预处理）v53如何进行行业中性化？我直接将行业特征送入该模块，模块显示下列错误：
<ERROR: moduleinvoker: module name: dataclean, module version: v53, trackeback: ValueError: Grouper for 'industry_sw_level1_0' not 1-dimensional>
解答
数据清洗（预处理）v53 该模块是用户分享模块，看不到源码的哈。
建议使用平台上 “因子分析” 模块，里面可以进行行业中性化处理
这里的时候因为数据空了会报错 这个地方能不能怎么处理
更新时间：2022-11-09 01:23
宏观经济数据可以用来选股吗？-海通证券-20180624
摘要
宏观数据多被应用于资产配臵与行业轮动，本篇报告尝试在微观的选股层面进行探索，以期为投资者提供参考。
如何刻画股票与宏观经济指标之间的联系。本文首先探讨宏观经济如何影响股票的收益，并尝试使用宏观敏感性（MacroBeta）刻画股票与宏观经济指标之间的联系。
宏观数据的潜在问题与数据清洗。宏观经济数据相较其他常见数据，面临的问题更多，包括公布时间滞后、数据发布频率不稳定、缺失值多、序列不平稳等。实际使用时，我们推荐通过差分法、Surprise替代法、资产组合模拟法等方式进行预加工处理。
宏观敏感性因子是否可以用来选股？我们将宏观敏感性——MacroBeta当作选股因子，测试其本
更新时间：2022-09-01 13:47
商品期货量化趋势策略信号2022年08月29日
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https://bigquant.com/community/t/topic/164619新闻文本情感文章里的策略报错
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高质量AI量化策略
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确保回测和仿真一致的方案
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