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数据标准化（Standardization）和数据归一化（Normalization）是两种常用的数据预处理技术。它们在金融领域有着广泛的应用，用于处理不同尺度、范围或分布的金融数据，以便更好地进行分析和建模。
标准化是一种数据转换方法，旨在将数据转换为均值为0、标准差为1的标准正态分布（也称为Z分布）。标准化通常用于处理不同尺度的数据或具有不同单位的数据，以确保它们具有相似的尺度。标准化的公式如下。
在金融领域，标准化通常用于投资组合分析、风险管理和金融建模中，以确保不同资产的风险和收益具有可比性。例如，如果有一组不同股票的收益率数据，可以对其进行标准化，以便更容易比较它们的波动性。
归一化是将数据缩放到特定范围的过程，通常是[0, 1]或[-1, 1]。它不考虑数据的分布，只关心数据的相对位置。归一化的公式如下（将数据映射到[0, 1]的情况）。
归一化常用于神经网络训练等机器学习任务中，以确保不同特征的值在相似的范围内，从而提高模型的训练效果。在金融领域，归一化可用于股票价格、指数值等数据，以便在模型中进行比较或预测。
总的来说，标准化和归一化都有助于处理金融数据，使其更容易进行统计分析、建模和比较。选择使用哪种方法通常取决于数据的性质和分析的具体需求。标准化更关注数据的分布和单位，而归一化更侧重于将数据缩放到特定范围内。
在下面的例子中，我们将展示如何使用Python金融模型中的标准化和归一化技术对某股票的价格数据进行处理。
实例3-8：使用标准化和归一化技术处理某股票的价格（源码路径：daima/3/gui.py）
实例文件gui.py的具体实现代码如下所示。
在上述代码中，首先创建了一个包含了若干股票价格的DataFrame，然后使用StandardScaler进行标准化处理，以及使用MinMaxScaler进行归一化处理。最后，输出处理后的数据。执行后会输出如下代码。
标准化后的数据会使每只股票的价格在均值为0、标准差为1的范围内，这有助于比较它们的波动性。而归一化后的数据将每只股票的价格映射到[0, 1]，使得它们在相同的尺度上，适用于一些需要使用相对值的金融模型。根据具体需求，我们可以选择使用其中一种方法或两种方法的组合来处理金融数据。