任务2 异常值处理（截面） 在量化投资中，因子数据可能会存在一些极值（outliers），这些极值可能会对模型的稳定性和预测能力产生影响。中位数去极值是一种常用的处理极值的方法。 （1）计算中位数：首先，对于给定的特征（在每个截面上），计算其中位数，记为 𝐷𝑀 。 （2）然后，计算每个数据点与中位数的绝对偏差。绝对偏差是每个数据点的值减去中位数的绝对值。 （3）计算绝对偏差的中位数，这个值被称为 MAD（Median Absolute Deviation）,记为 𝐷𝑀𝐴𝐷 。 （4）将数据点小于 𝐷𝑀 -3 𝐷𝑀𝐴𝐷 视为异常值，赋值为 𝐷𝑀 -3 𝐷𝑀𝐴𝐷 （5）将数据点大于 𝐷𝑀 +3 𝐷𝑀𝐴𝐷 视为异常值，赋值为 𝐷𝑀 +3 𝐷𝑀𝐴𝐷

这段文字描述了使用中位数去极值法对数据进行处理的具体步骤，可以用以下 Python 代码实现：

import numpy as np

def winsorization_mad(data):
    # 计算中位数
    median = np.median(data)
    # 计算MAD
    mad = np.median(np.abs(data - median))
    # 计算上下界
    upper_bound = median + 3 * mad
    lower_bound = median - 3 * mad
    # 处理异常值
    data[data > upper_bound] = upper_bound
    data[data < lower_bound] = lower_bound
    return data

该函数接收一个数据集作为输入，并返回处理过异常值后的数据集。在函数中，首先计算了输入数据的中位数和 MAD。然后，计算出上下界，并将超出上下界的数据点赋值为上下界的值。最后，返回处理过异常值后的数据集。