QMT量化特征重要性分析：因子贡献度排序方法和回答内容

在QMT里给因子排座次、看谁的贡献度高，是量化选股中绕不开的一环——方法其实是现成的，不必自己另起炉灶，就能大致看出各个因子对最终收益的拉动力孰强孰弱。 先说底层逻辑。QMT的因子贡献度排序，本质上借助的是树模型这类算法（随机森林是比较常见的一种），让模型自行评估每个因子对目标收益的解释能力，解释得越多，排名越靠前。这条路子之所以好用，是因为树模型天生带有特征评估机制，省去了手工推导的工夫，对刚接触量化的朋友比较友好，也省时间。 具体怎么落地？大致三步：先在QMT的因子分析模块里把你的因子数据导进去；再把算法指定为随机森林这一类；最后跑一次特征重要性计算，排序结果就出来了。 举个直观的例子：假设手上有10个选股因子，跑完排序发现估值类、动量类因子稳居前列，那就说明这几项对收益的牵引作用更明显，后续建模时可以给予更高权重。 几个提醒：不同算法给出的次序并不一致，甚至可能相差不小，所以排序结果最好放到实盘回测里再过一遍，确认它在真实市场环境下站得住脚，不宜直接把模型输出的名次当作定论。 如果你还需要更细的QMT操作细节，或者想开通能使用这类量化工具的证券账户，点击头像添加微信沟通具体的开户事宜和专属服务哦。