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您好，QMT量化因子去极值的MAD法缩尾处理，是量化策略里常用的因子预处理手段，能有效过滤极端值对策略的干扰，让因子表现更稳定，下面给您详细拆解操作逻辑和落地步骤。
首先要提醒您，因子预处理直接影响策略的有效性，操作前一定要通过历史数据回测验证处理效果，避免因参数设置不当导致策略失效。
1. 先计算咱们要处理的因子数据的中位数，这是MAD法的核心基准，比如拿个股的市净率因子举例，先算出所有样本股票市净率的中位数。
2. 计算每只股票的因子值与中位数的绝对偏差，也就是每只股票市净率减去中位数后的绝对值。
3. 再计算这些绝对偏差的中位数，这个数值就是MAD（中位数绝对偏差）值，它能直观反映因子数据的离散程度。
4. 设定缩尾阈值，通常取中位数加减3倍MAD值，这个参数可以根据不同因子的特性灵活调整。
5. 对超出阈值的数据进行缩尾处理：高于上限阈值的数值替换为上限，低于下限阈值的数值替换为下限，完成去极值操作。
如果您需要在QMT中编写具体的代码实现MAD法缩尾，或者想了解其他适合不同场景的因子去极值方法，欢迎点击右上角添加微信进一步沟通，可以申请成本佣金账户！ETF、可转债佣金降至0.5，两融的专项利率给到3.6%以下，国债逆回购能够降到打一折！
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3. 再计算这些绝对偏差的中位数，这个数值就是MAD（中位数绝对偏差）值，它能直观反映因子数据的离散程度。
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发布于2026-8-23 14:19 深圳
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