如何将多个指标合并为一个指标

我有以下几个指标：

如果只有 3 个指标（A、B、C），那么我可以将“总”指标表示为一个 3D 向量的大小：

R = SQRT(A^2 + B^2 + C^2)

如果我想将这 5 个指标合并为一个值，将它们表示为 5D 向量的大小是否有意义？有没有办法给某些指标赋予更大的“权重”，例如 PNL？是否有更好的方法来合并它们？

更新：
我正在尝试编写一个函数（在 C# 中），该函数接受 5 个指标，并以线性方式表示它们，以便我可以将多维值折叠为单个线性值。这样做的目的是允许我只使用一个变量（节省内存），并且它将提供一种快速比较两组指标的方法。几乎就像构建一个哈希值，但每个哈希都可以用于比较（即 >、<、==）。

这些值的统计意义与它们列出的顺序相同：PNL 最重要，而 NCG2NCL 最不重要。

回答：

如果我想将这 5 个指标合并为一个值，将它们表示为 5D 向量的大小是否有意义？
当然可以，如果结果符合你的需求。

有没有办法给某些指标赋予更大的“权重”，例如 PNL？
你可以引入常量权重：

SQRT(wa*A^2 + wb*B^2 + wb*C^2)

是否有更好的方法来合并它们？
这取决于你的要求。特别是，简单求和 |A| + |B| + |C| 并没有什么问题，它会更好地倾向于“平均”属性。也就是说，使用你的公式，(0, 0, 9) 会比 (3, 3, 3) 产生更好的总数，而使用简单求和，它们是等价的。

一般来说，Oli 是对的：你必须自己做出决定，没有任何算法书籍可以为你评估需求。

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