写出一个好策略：因子多而好

例如，当某个模型已包含18个因子时，若需继续引入新的因子，应依据何种标准进行筛选？是否因子数量越多越能提升模型效果？新增的因子在模型中究竟扮演着怎样的角色？

该模型所包含的18个因子，难以单独评估每个因子的具体作用。目前存在一种shap包工具，能够对黑箱模型提供一定程度的解释。其原理较为基础，通过观察添加特定因子前后模型输出结果的变化情况来实现。例如，在引入该因子之前与之后，模型预测结果是否发生改变，并据此分析该因子对整体预测值的贡献程度或影响方向，从而计算出shap值作为评估依据。BigQuant未来将逐步引入这一功能，并将其开发为标准化、模块化的工具模块。

同时可以参考相关研究报告内容。例如华泰证券曾针对黑箱模型进行过解析：shap包的应用以及不同因子之间的交互作用。然而对于线性模型而言，多个变量之间需要维持一定的正交性关系，才能确保各变量之间能够相互独立地发挥作用。这正是逐步回归法或正交化方法的核心目标所在。相关研究报告中介绍了四种正交化方法，其最终目的都是消除变量间的相关性并增强整体解释能力。

如果变量间的数据处理不当，则难以实现有效组合。例如均匀分布与正态分布两种类型的变量叠加在一起时可能会削弱后者的效果。因此在存在均匀分布变量的情况下，通常需要对数据进行标准化和正交化处理，以将偏态分布或肥尾分布调整为近似正态分布形式。这样可以使所有变量具有独立