不同的因子代表股票不同方面的特征，具有不同的计算方法和数值单位，比如市值的单位是元，量级是亿；PE 是比值，没有单位，数量级是个位数或两位数；ROE 是资产收益率，单位是百分比。多因子模型的目标是综合考虑股票多个侧面的特征，最终得到能对股票收益进行预测的 Alpha 因子，如果因子值的单位和数量级都不一样，是无法直接进行加减运算的。当各指标间的量级相差很大时，如果直接用原始指标值进行分析，就会突出数值较高的指标在综合分析中的作用，相对削弱数值较低指标的作用。为了实现多因子模型的目标，需要对模型中的每个因子进行标准化处理，统一因子的单位和数量级，让因子之间能够公平地进行互相比较和加减运算。
最常用的标准化处理方法也称作 Z-Score 方法或者正规化方法，计算过程是：首先，求出指标所有原始数值的均值和标准差；然后，将每个原始数值减去均值后再除以标准差。公式如下
式中，
；
。
在进行标准化处理之前，通常会先做去极值处理，以避免极端值的影响，处理方法一般是将明显极端的数值直接剔除或者替换为某个临界值。经过标准化处理得到的数据符合正态分布，即均值为 0，标准差为 1，超过 99% 的数据会落在[-3，3]区间之内。经标准化处理后的
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