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您好，QMT量化是支持多因子正交处理的，常用的因子去相关方法也能在平台上落地操作。
多因子正交处理的核心是降低因子间的相关性，避免重复信息干扰策略有效性，具体可按以下步骤操作：
1. 打开QMT量化终端的因子工具模块，找到“因子正交化”功能入口，选中需要优化的多因子组合；
2. 选择适合的去相关方法，比如主成分分析法（PCA）适合因子数量较多的场景，能提取核心独立因子；正交回归法则更侧重保留原始因子的经济意义；
3. 设置好维度、方差占比等参数后，一键生成正交化后的因子矩阵，还能直接导入回测模块验证策略效果。
需要注意的是，因子正交化可能会弱化部分原始因子的独特信号，要根据策略的风险偏好调整处理力度，避免过度拟合。
如果您对具体的参数设置、因子筛选搭配有疑问，欢迎点击右上角添加微信进一步沟通。新开户立享成本交易佣金！ETF和可转债佣金降至0.5，两融的专项利率降至3.6%以下，国债逆回购能够降到打一折。
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3. 设置好维度、方差占比等参数后，一键生成正交化后的因子矩阵，还能直接导入回测模块验证策略效果。
需要注意的是，因子正交化可能会弱化部分原始因子的独特信号，要根据策略的风险偏好调整处理力度，避免过度拟合。
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发布于2026-8-18 16:54 深圳
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资深小谢经理：
多因子模型构建中，正交处理可消除因子间的线性关联干扰
资深-杨经理：
可通过因子相关性检验工具辅助判断去相关方法的适配场景
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