5 个高通过率因子模板说明

来源：Skill 内基于 USA TOP3000 delay=1 的经验蒸馏（基本面通过率显著高于纯量价）。
「高通过率」指历史经验分布上更占优，不保证你的账号当期一定 PASS。

推荐默认：region=USA · universe=TOP3000 · delay=1 · truncation=0.08 · nanHandling=ON

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模板总览

编号	名称	逻辑族	推荐 decay	推荐中性化	预期 Turnover
T1	ROE 趋势	盈利质量	0	SUBINDUSTRY	2%～8%
T2	EPS 收益修正	分析师预期	0～4	INDUSTRY / SUBINDUSTRY	9%～16%
T3	FCF 质量	现金流	0	INDUSTRY	2%～10%
T4	质量三因子混合	复合	4	SUBINDUSTRY	8%～18%
T5	量价+基本面混合	低相关探索	10～20	INDUSTRY	10%～25%

可直接跑的 JSON：batch_configs/five_templates.json

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T1 — ROE 趋势（优先试这个）

group_rank(ts_rank(operating_income / equity, 126), subindustry)

为什么好用：基本面慢变量 + 子行业相对排序，是 Skill 里通过率最高的起点之一。
怎么改：窗口 126↔252；换 net_income/equity；加 ts_backfill。
别踩坑：字段不存在时先 rank(operating_income/equity) 验证。

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T2 — EPS Yield / 预期

group_rank(ts_rank(est_eps / close, 126), industry)

为什么好用：分析师预期变化常有增量信息。
怎么改：126↔252；中性化试 SUBINDUSTRY；decay 提到 4 控换手。
别踩坑：预期类字段缺失较多，务必 nanHandling=ON。

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T3 — FCF Yield 质量

group_rank(ts_rank(free_cash_flow_reported_value / equity, 126), industry)

为什么好用：现金流质量与盈利因子可形成不同簇，利于组合分散。
怎么改：分母试 assets / market_cap（字段以平台为准）。
别踩坑：字段名以 BRAIN 实际字典为准，可用 wq-search-fields 搜索。

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T4 — 多因子混合（冲 Fitness）

0.5 * group_rank(ts_rank(operating_income / equity, 126), subindustry)
+ 0.5 * group_rank(ts_rank(est_eps / close, 126), industry)

或更完整的三因子版（见 JSON 内 T4_Quality_3F）。

为什么好用：混合常能抬升 Fitness、缓和单一信号噪声。
怎么改：权重 0.4/0.35/0.25；外层再 group_neutralize。
别踩坑：混合不等于低相关——同池数据日收益相关仍可能偏高。

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T5 — 量价反转 + 基本面（探索低相关）

0.5 * rank(-(close / open - 1)) + 0.5 * rank(ts_rank(operating_income / equity, 126))

为什么好用：引入价格短逻辑，有时能拉开与纯基本面簇的相关。
推荐设置：decay 10～20，控制换手。
别踩坑：纯技术单独做通过率低；务必与基本面绑定。

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提交前最低标准（建议）

• Sharpe ≥ 1.25（理想 ≥ 1.5）
• Fitness ≥ 1.0（理想 ≥ 1.1）
• Turnover 约 1%～20%（技术/混合可放宽到 35%）
• Drawdown < 15%
• 与已有 ACTIVE 的日收益相关 < 0.7
• 提交后确认 status == ACTIVE（201 不算成功）

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和 AI 配合的提示词（可直接复制）

使用 wq-alpha-agent skill。
基于模板 T1，帮我生成 5 个变体（改窗口/字段/中性化），
目标 USA TOP3000 delay=1。
对每个变体给出：表达式、decay、neutralization、预期风险（TO/相关）。
先不要提交，只做设计。