绪沙盘”上，一组“港股中资地产股恐惧指数”数据缺失了15分钟：“跨市场时差导致抓取断层——清洗不仅要‘删错’，更要‘补漏’。”
他提出“补缺三策”：
• 时序插值法：用前后相邻数据的均值填补短时缺失（如缺失15分钟→ 取前后5分钟均值）；
• 关联推导法：通过“A股暴跌标的”与“港股兄弟公司”的融券余额联动，反推缺失的恐惧指数；
• 人工补录法：对关键标的（如“星火科技”）的“实控人抖音点赞”数据，用“人工浏览+纸笔记录”补全（避免爬虫遗漏）。
“沉默数据常像‘破洞的渔网’，”林静补充，“补网不是‘遮丑’，是让每个漏洞都能兜住真相。”
3. 第三重滤网：归一——统一“多源数据的语言”
周严的铜算盘敲了敲“人情压力指标”台账：“‘行长特批’‘地方纳税’‘顾全大局’——这些非结构化描述，得变成可计算的‘数字标尺’。”
三人共识“归一三规”：
• 情绪标签化：将“绝望割肉帖”标记为“-1”、“机构暗盘增持”标记为“+1”，用数字量化人性；
• 规则指标化：把“人情压力”拆解为“财政补贴占比（%）”“政府协调函关键词数”等可计算项；
• 跨市场标准化：将A股、港股、美股的“恐惧指数”统一按“0-100分”校准（如A股“恐慌指数”=港股“恐慌指数”×0.8+美股“中概股ADR溢价率”×0.2）。
“不同数据源像‘方言’，”林静在终端写伪代码，“归一就是给它们装‘普通话翻译器’，让系统能听懂。”
二、分工协作：情绪-逻辑-规则的“数据冶炼”
1. 陈默的“情绪数据清洗”：用“人性刻度”校准“恐惧贪婪”
（1）基础情绪：剔除“假绝望”与“伪贪婪”
陈默的任务：清洗第2
本章未完，请点击"下一页"继续阅读！ 第2页 / 共8页