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核心原理
PCA 通过线性变换将高维因子空间转换为低维主成分空间，保留数据方差最大的方向（即关键信息），剔除冗余维度。
关键步骤：
标准化因子：消除量纲差异（如市盈率与波动率）。
计算协方差矩阵：衡量因子间相关性。
特征值分解：提取主成分（按特征值从大到小排序，累计方差贡献率达 80%-90% 时停止）。
因子载荷映射：通过主成分与原始因子的线性组合，识别驱动收益的核心因子（如价值因子、动量因子）。
信息保留与冗余减少
保留关键信息：主成分累计方差贡献率反映信息保留程度（如前 3 个主成分解释 70% 方差，则视为保留核心驱动因素）。
减少冗余：剔除低方差主成分（对应特征值接近 0），避免因子间多重共线性导致的模型过拟合（如市值因子与成长因子高度相关时，PCA 可合并为规模主成分）。
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多因子模型的合理区间是多少，超出说明什么？
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