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您好，我来给您通俗讲解QMT量化因子正交化里相关性去除与独立检验的核心逻辑、实操步骤及注意事项，帮您理清这个量化处理环节的关键内容。
（空行）
（1）相关性去除就是减少因子的重复信息，通俗讲就是把“内容重叠”的因子拆成互不干扰的。实操时，先算所有因子间的相关系数，一般选0.7当阈值，超过这个值的因子，留1个最有代表性的，其他可以淘汰；如果想系统处理，就用正交化方法生成新因子，每个新因子只带原始因子的独有信息，不重复。
（2）独立检验是确认处理后的因子确实互不关联，没藏着重叠信息。实操步骤是：先算新因子之间的相关矩阵，最好所有相关系数都接近0（一般不超0.1就行）；也能用卡方检验这类统计方法，验证因子间的关联性不显著。举个例子：原始有“市盈率”“市净率”两个相关度0.8的因子，正交化后变成“估值溢价率”和“相对市净率”，两者相关系数才0.06，说明符合独立要求。
要注意的是，处理时不能为了去相关性乱改因子本身的经济含义，不然会影响后续量化模型的效果，得保证处理后的因子还能合理反映市场逻辑。
（空行）
如果您需要了解QMT平台上具体怎么操作这些步骤，或是想结合量化因子搭建适合自己的投资方案，欢迎点击头像添加微信进一步沟通。我们提供开户后的专属服务，网上联系客户经理可申请合适的费率，支持QMT交易，帮您高效开启投资之旅。
（空行）
（1）相关性去除就是减少因子的重复信息，通俗讲就是把“内容重叠”的因子拆成互不干扰的。实操时，先算所有因子间的相关系数，一般选0.7当阈值，超过这个值的因子，留1个最有代表性的，其他可以淘汰；如果想系统处理，就用正交化方法生成新因子，每个新因子只带原始因子的独有信息，不重复。
（2）独立检验是确认处理后的因子确实互不关联，没藏着重叠信息。实操步骤是：先算新因子之间的相关矩阵，最好所有相关系数都接近0（一般不超0.1就行）；也能用卡方检验这类统计方法，验证因子间的关联性不显著。举个例子：原始有“市盈率”“市净率”两个相关度0.8的因子，正交化后变成“估值溢价率”和“相对市净率”，两者相关系数才0.06，说明符合独立要求。
要注意的是，处理时不能为了去相关性乱改因子本身的经济含义，不然会影响后续量化模型的效果，得保证处理后的因子还能合理反映市场逻辑。
（空行）
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发布于15小时前 广州
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