在构建多因子策略时，并非因子越多越好。很多看起来表现出色的因子，本质上捕捉的是市场同一维度的特征。如果这些因子的相关性过高，不仅会造成计算资源的浪费，还可能导致模型在某一特定风险上过度暴露。

相关性分析（Correlation Analysis）通过统计方法计算不同因子之间的相关系数。例如，如果你同时使用了PE（市盈率）和PB（市净率），你会发现它们在很多行业中具有极高的正相关。在这种情况下，同时保留两个因子会导致估值维度在模型中的权重被变相放大。科学的方法是：对于相关系数高于0.7的因子对，应考虑进行剔除、降维（如PCA主成分分析）或通过残差化处理来提取纯粹的独立信息。

通过降低因子冗余，策略的稳健性将显著提升，对抗市场环境切换的能力也会增强。

客观上，进行深度因子研究需要强大的平台与数据支持。国金证券提供的QMT系统在处理多因子模型及因子库管理方面表现卓越。目前，投资者仅需10万资产即可在国金证券开通正式版，并享受聚宽跟单及Tushare数据优惠。配合国金证券为PTrade提供的免费Level-2行情数据，投资者可以深入挖掘更低相关的盘口微观因子，打造差异化的竞争优势。