🔴 因子分析模块正确性（分层/换手率/IC） #4

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2026-08-01T08:25:12+08:00

shellway commented

2026-08-01 08:25:12 +08:00

关联主报告：#1 — alpha/factors.py

待办项

quantile_returns L227-238 — 未按日期分组分箱
- 直接对全序列 pd.qcut，混合不同日期股票，分层收益不可解释
- 按日期 groupby 后分箱（先 rank(method="first") 避免重复边界报错）
turnover L240-257 — 占位代码，返回的是自相关系数不是换手率
- 函数内有 pass # 简化处理，调用会产生误导性结果
- 实现真实组合换手率（相邻期 Top-K 持仓变化比例）
ic_decay L214-225 — 方法错误（见"未来函数" issue 第 4 项）
neutralize L75-100 — 行业虚拟变量共线性/缺失值/退化组
- get_dummies 全类别 + 无常截距 → dummy variable trap；单样本行业组矩阵不满秩
- drop_first=True、处理缺失、退化情况保护
compute_ic L191-198 — 空数据分支返回 index=[0] 的 Series，改为空 Series
FactorRegistry.register L30-32 — 同名因子静默覆盖，改为重复注册抛错

关联主报告：#1 — `alpha/factors.py` ## 待办项 1. **`quantile_returns` L227-238 — 未按日期分组分箱** - 直接对全序列 `pd.qcut`，混合不同日期股票，分层收益不可解释 - 按日期 groupby 后分箱（先 `rank(method="first")` 避免重复边界报错） 2. **`turnover` L240-257 — 占位代码，返回的是自相关系数不是换手率** - 函数内有 `pass # 简化处理`，调用会产生误导性结果 - 实现真实组合换手率（相邻期 Top-K 持仓变化比例） 3. **`ic_decay` L214-225 — 方法错误**（见"未来函数" issue 第 4 项） 4. **`neutralize` L75-100 — 行业虚拟变量共线性/缺失值/退化组** - `get_dummies` 全类别 + 无常截距 → dummy variable trap；单样本行业组矩阵不满秩 - `drop_first=True`、处理缺失、退化情况保护 5. **`compute_ic` L191-198 — 空数据分支返回 `index=[0]` 的 Series**，改为空 Series 6. **`FactorRegistry.register` L30-32 — 同名因子静默覆盖**，改为重复注册抛错

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2026-08-07 09:04:37 +08:00

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🔴 因子分析模块正确性（分层/换手率/IC） #4

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