3. 因子与信号 DWS

用向量化算子实现 Alpha101，批量计算落 alpha_results；再做因子筛选 → 组合 → 截面排序，产出目标持仓。物理隔离未来。

作用：用向量化算子实现 Alpha101，批量计算落 alpha_results；再做因子筛选 → 组合 → 截面排序，产出目标持仓。

源码地图

文件	关键对象	作用
`src/factors/operators.py`	`rank` `delay` `correlation` `decay_linear` `ts_rank` `indneutralize` …	WorldQuant 算子（Pandas/NumPy 向量化）
`src/factors/alpha_factors.py`	`AlphaFactors.alpha001…alpha101`	101 个因子公式实现
`src/factors/engine.py`	`FactorEngine.calculate_alphas(n_jobs)`	多进程批量计算
	`_validate_factor_results`	NaN / Inf 体检拦截
`src/models/factor_selector.py`	`evaluate_factors` / `select` / `_remove_redundant`	IC 均值 / ICIR / 方向一致性 / 去冗余
`src/models/factor_combiner.py`	`combine`（等权 / IC 加权 / ICIR 加权）	多因子合成单一打分
`src/models/signal_generator.py`	`generate` → `_rank_and_select`	截面排序取 Top N → 目标持仓

adv 语义错误（#33）

论文 adv{d} 定义为「平均成交金额(dollar volume)」，早期实现错误地使用了「平均成交股数」——程序不报异常，但因子值系统性偏差。详见事故档案 · adv 语义错误。

随机扰动导致不可复现（#33）

为防止 rank() / correlation() 分母为零而引入极小随机扰动，导致结果不可复现 → 最终用固定 seed 收口。见事故档案 · 随机扰动与不可复现。

其它

Alpha101 高度依赖截面 rank；_validate_factor_results 自动拦截 NaN/Inf，防止单因子异常导致组合权重失控。

IC = 因子值与未来收益的截面秩相关；ICIR = IC 均值 / IC 标准差，是筛选与加权的核心依据。概念详解见核心概念辨析。

101 个因子全部定义；行业中性化已补全（#39 + commit 3a46f0f）。早期 README「82 可运行」口径已过时，以 FactorEngine.get_available_alphas() 为准（见指标口径）。

显式市值 / 行业中性化与因子正交化 / 特质动量（#22）。

因子择时：拥挤度 / 离散度监控（#23，见路线图）。