什么是清除财务数据的有效方法（高低低位平仓？

Question

我有多个类似不同资产的时间序列数据帧。

问题是数据中有漏洞（其他资产上没有漏洞）。

问题：有什么定性的方法可以清理数据，以便我可以用接近现实的东西来填充缺少的行？

额外信息：

我的第一个想法：

1. 预测缺损的LSTM（问题：我只能在没有空洞的行序列上训练它->偏差）

2. ARIMA（不知道，刚刚听说）

3. 之前和之后的值的均值（->不切实际，这会错过离群点和尖峰）

4. 什么是更好的方法？ （无法删除）

这里有一些示例数据：

（...我只是用手写的例子，价格是垃圾，但只是将孔显示为NaN值。）

df1
                         Open            High          Low        Close       
Time                                                          
2014-10-10 00:00:00      1.12345      1.12345      1.12345      1.12345
2014-10-13 00:00:00      1.12345      1.12345      1.12345      1.12345
2014-10-14 00:00:00      1.12345      1.12345      1.12345      1.12345
2014-10-15 00:00:00      1.12345      1.12345      1.12345      1.12345
2014-10-16 00:00:00      1.12345      1.12345      1.12345      1.12345
                      ...       ...  ...            ...            ...
2016-02-23 16:00:00      1.12345      1.12345      1.12345      1.12345
2016-02-23 17:00:00      1.12345      1.12345      1.12345      1.12345 
2016-02-23 18:00:00      1.12345      1.12345      1.12345      1.12345
2016-02-23 19:00:00          NaN          NaN          NaN          NaN
2016-02-23 20:00:00      1.12345      1.12345      1.12345      1.12345

df2
                         Open                    High              Low            Close       
Time                                                          
2014-10-10 00:00:00      28391.12345      28391.12352      28391.12332      28391.12347
2014-10-13 00:00:00      28391.12348      28391.12358      28391.12340      28391.12350
2014-10-14 00:00:00              NaN              NaN              NaN              NaN
2014-10-15 00:00:00      28391.12350      28391.12354      28391.12344      28391.12353
2014-10-16 00:00:00      28391.12350      28391.12354      28391.12344      28391.12353
                      ...       ...  ...            ...            ...
2016-02-23 16:00:00      28391.30000      28391.30000      28391.10000      28391.10000
2016-02-23 17:00:00      28391.10000      28391.50000      28391.09000      28391.40000
2016-02-23 18:00:00      28391.12345      28391.12345      28391.12345      28391.12345
2016-02-23 19:00:00      28391.12345      28391.12345      28391.12345      28391.12345
2016-02-23 20:00:00      28391.12345      28391.12345      28391.12345      28391.12345

Answer 1

您在这里问了2个问题：

1）数据清理：您应该检查在遗漏点日期没有交易。即可能是假期。除非使用相同的交易日历并具有相同的流动性，否则无法使用其他资产进行检查。请记住，并非所有金融市场都在周一至周五交易。

2）最佳模型：您需要进行一些研发工作时要牢记基准，以找到适合您的方法。一个好的预测收盘模型可能会在预测交易量方面表现不佳。