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1. MAD #MAD（mean absolute deviation）又称为绝对值差中位数法，是一种先需计算所有因子与平均值之间的距离总和来检测离群值的方法. #处理的逻辑： #第一步，找出所有因子的中位数 Xmedian #第二步：得到每个因子与中位数的绝对偏差值 Xi?Xmedian #第三步：得到绝对偏差值的中位数 MAD #第四步：确定参数 n，从而确定合理的范围为 [Xmedian?nMAD,Xmedian+nMAD]，并针对超出合理范围的因子值做如下的调整 #超出最大值的用最大值代

文章目录p16 案例：多因子的市值因子选股介绍p17 案例：多因子的市值因子选股演示p18 多因子策略流程、因子数据组成、去极值介绍p19 案例：中位数去极值和3背中位数去极值p20 案例：3sigma法去极值 平台：https://www.ricequant.com/quant/#?tag=algorithm-ol&id=1339040 api1：https://www.ricequant.com/doc/rqdata-institutional#research-API-get_fundam

或许当你看到一行代码的时候，你也已经想到了不会是  python  吧！还真不巧，你说对了，就是使用python。 很多知识想简单处理python的同志们（指并不怎么学python，但偶尔使用写个小分析啥的。）就像进行数据处理的时候，有时会遇到求极值（最大值、最小值）、平均值、中位数和四分位数（25%、 75%）的情况。 这一篇博客就是你的福音，让你绝对0基础使用python 进行数据分析。 1、下载py的环境。 这里引用一个简书作者：https://www.jianshu.com/p/5f1f