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QMT量化因子的多重共线性问题，核心是处理因子间相关性过高的干扰，用几个简单的落地方法就能解决。
首先通俗讲原理：多重共线性就是两个或多个因子表达的内容太接近，互相干扰会让量化模型判断出错。具体操作步骤很简单：1. 用QMT里自带的因子相关性计算工具，算出各因子的相关系数，挑出相关性高的；2. 保留业务意义更明确的因子，删掉冗余重复的，比如盈利能力类选ROE即可；3. 要是还没解决，就用QMT的主成分分析功能，把相关因子整合成独立的新因子。要注意不能随意删因子，得结合业务逻辑，避免丢失有效信息，这些操作都不涉及个股推荐。
如果想了解QMT里具体怎么找到这些工具，或者需要更详细的实操步骤，都可以点击头像添加微信和我沟通哦。
首先通俗讲原理：多重共线性就是两个或多个因子表达的内容太接近，互相干扰会让量化模型判断出错。具体操作步骤很简单：1. 用QMT里自带的因子相关性计算工具，算出各因子的相关系数，挑出相关性高的；2. 保留业务意义更明确的因子，删掉冗余重复的，比如盈利能力类选ROE即可；3. 要是还没解决，就用QMT的主成分分析功能，把相关因子整合成独立的新因子。要注意不能随意删因子，得结合业务逻辑，避免丢失有效信息，这些操作都不涉及个股推荐。
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发布于23小时前 杭州
还有疑问？看看专业认证经理怎么说
证券阳经理：
先运用相关性分析识别多重共线性的核心关联因子
资深小静经理：
通过逐步回归或正则化等方法筛选保留核心有效因子
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