Еще одна причина очистки данных заключается в том, что помимо заполнения значений NaN мы можем устранить шум в финансовых данных. Это можно сделать, используя Pandas для передискретизации данных с более низкой частотой, которая менее шумна. Это позволило бы модели изучить характеристики акции на основе лежащей в ее основе тенденции, а не перенастройки шума в данных.