docs(factor): 补提被代码引用的选型/红线文档——survey§7口径红线+dsa深查+P0晨报 [nas]

fundamental_adapter/library docstring 引用 survey §7 口径红线与 §3 候选池,
三文档一直未入库(仅存本机),合流后将成悬空引用:
- fundamental_factor_survey_20260907.md: 96 候选池+P0 32 选型+§7 五条红线
- dsa_fundamental_factors_20260907.md: dsa 因子库深查(可搬/不搬结论)
- factor_fundamental_morning_report_20260908.md: P0 批晨报(存档)

Co-Authored-By: Claude Code <noreply@anthropic.com>

docs/dsa_fundamental_factors_20260907.md

@@ -0,0 +1,246 @@
+# dsa 基本面因子/评分/信号 全量挖掘报告（2026-09-07）
+
+> 调研对象：`/Users/chufeng/.openclaw/sanguo_projects/daily_stock_analysis/`（git @ 972c3146）
+> 方法：系统性过 strategies 全部 YAML、src/ 全树 grep（factor/score/fundamental/financial/roe/pe/pb/margin/yoy/growth/revenue/profit/earnings/dividend）、data_provider/ 全部 provider、因子/评分引擎、主 agent 流程。每条结论带 file:line，读码不猜。
+> 已知背景（不重复）：`data_provider/fundamental_adapter.py` AkshareFundamentalAdapter 与 `strategies/growth_quality.yaml` 之前查过，本报告收录并补齐**其余所有层**。
+
+---
+
+## 0. 一句话总结论（回答用户问题）
+
+**dsa 的基本面因子：有，但呈「浅量化、深定性」结构。**
+- **量化截面层（真因子）**：只有**估值 + 市值**两类——`value` 因子（PE/PB 双截面秩）、`size` 因子（log 市值秩），加一圈 PE/PB/市值硬过滤、PE 无效惩罚、PB 过高风险罚点、value×stability 复合加分。**成长/盈利质量（ROE/毛利率/双 YoY/现金流）从未进入量化截面评分**。
+- **定性层**：ROE、营收/净利 YoY、毛利率、经营现金流、TTM 分红、业绩预告等 ~15 个基本面字段全部走「单票 fail-open 快照 → LLM prompt 表格 → LLM 定性打分」路径，无截面化、无回测、无 IC。
+- **总量**：截面可回测真因子 **2 个**（value/size）+ 边界/罚点配置族 **4 处** + 规则复合加分 **1 处**；LLM 定性基本面框架 **3 个**（growth_quality/expectation_repricing/event_driven）+ 估值带宽策略配置 **4 个**（dual_low/blue_chip_income/quality_value/low_volatility_quality）；单票基本面字段 bundle **~15 字段**（3 个市场 adapter）；公告/业绩事件关键词规则 **2 组词表**。
+- **对我们的净新增价值**：不在 PE/PB 因子本身（我们 101/158 批已有估值+市值），而在 **① TTM 分红事件级精算口径 ② 业绩预告/快报事件词表与截面化潜力 ③ 「同一因子按策略风格参数化不同带宽」的组织方式**。
+
+---
+
+## 1. dsa 架构总览（基本面数据流向）
+
+dsa 里存在**两套策略体系、一条主分析流程**，基本面在三者中角色完全不同：
+
+```
+┌─ 体系A：量化筛选管线（AlphaSift 衍生，src/services/screening/）
+│   L1 全市场快照(snapshot.py: PE/PB/市值 来自实时行情)
+│     → 硬过滤(filter.py: PE/PB/市值边界)
+│     → 9因子截面评分(scorer.py: value/liquidity/momentum/reversal/activity/stability/size/theme_heat/topic_alignment)
+│     → screen_score = Σ 因子×权重
+│   L2 LLM 重排(ranker.py: final_score = screen_score×0.6 + llm_score×0.4)
+│   L3 后置分析(post_analysis.py: dsa overlay / 本地 scorecard / external_http)
+│     → 风险覆盖层(risk.py: invalid PE/high PB 罚点) → 组合分散惩罚 → Top N
+│
+├─ 体系B：LLM 技能策略（strategies/*.yaml 16个，自然语言 prompt）
+│   主分析流程(analyzer.py) 拉单票 fundamental_context(bundle)
+│     → prompt 里渲染成 markdown 表格(财报/分红/资金流/三大法人/PE PB)
+│     → LLM 输出 sentiment_score + fundamental_analysis(文字) + signal_attribution.fundamentals(0-100)
+│     → 决策稳定器(analyzer.py: 资金流bias×价格位置 硬规则后处理)
+│
+└─ 元评估层：skill_opinion_weight_service（LLM技能观点的贝叶斯后验命中率→权重，非基本面）
+```
+
+**关键事实：体系A（量化）与体系B（LLM定性）通过 `analysis_skills` 字段桥接**——如 `momentum_quality.yaml:10` 声明 `analysis_skills: [bull_trend, growth_quality]`，即量化筛出的候选交给 growth_quality 这个 LLM 框架做基本面定性复核（src/services/screening/strategy.py:243,306 解析）。
+
+---
+
+## 2. 完整清单：基本面因子/信号总表
+
+### 2.1 层A：量化截面因子引擎（`src/services/screening/`，AlphaSift 衍生）
+
+#### A1. `value` 估值因子 ★真因子
+| 项 | 内容 |
+|---|---|
+| 位置 | `src/services/screening/scorer.py:191-204`（`_compute_value_score`） |
+| 输入 | `pe_ratio`、`pb_ratio` 列，来自全市场实时快照（`snapshot.py:46-47` 标准列；各源列名映射 `snapshot.py:684-790`，如 akshare_em 的「动态市盈率/市净率」`snapshot.py:701-702`；tushare 源直接取 `pe,pb,total_mv,circ_mv` `snapshot.py:604`） |
+| 逻辑 | `score=50`；若有 PE：`rank(0<PE<500, 越低越好, na=25) → score = score×0.35 + pe_rank×0.65`；再若有 PB：`rank(0<PB<50, 越低越好, na=25) → score = score×0.55 + pb_rank×0.45`，clip(0,100)。秩归一化用 `pct rank ×100`（`scorer.py:490-505 _rank_score`） |
+| 输出 | `factor_value_score`（0-100，截面百分位秩，`scorer.py:11`） |
+| 使用 | 加权进 `screen_score`（`scorer.py:102-108`），权重按策略 YAML 配置：dual_low 0.34 / quality_value 0.32 / blue_chip_income 0.30 / balanced_alpha 0.22 / low_volatility_quality 0.20 / momentum_quality 0.15 / capital_heat 0（`src/services/screening/strategies/*.yaml`） |
+
+#### A2. `size` 市值因子 ★真因子
+| 项 | 内容 |
+|---|---|
+| 位置 | `scorer.py:376-384`（`_compute_size_score`） |
+| 输入 | `total_mv`（快照实时总市值） |
+| 逻辑 | `log10(total_mv)` 截面秩（市值越大分越高，`lower_is_better=False`），clip(0,100) |
+| 输出 | `factor_size_score`（`scorer.py:17`） |
+| 使用 | 权重 0.02~0.12（blue_chip_income 0.12 最高；大市值倾斜） |
+
+#### A3. `stability` 因子内的 PE 无效惩罚
+| 项 | 内容 |
+|---|---|
+| 位置 | `scorer.py:336-338` |
+| 逻辑 | `PE<=0`（亏损股）→ stability 扣 `stability_invalid_pe_penalty`（默认 18 分，`scorer.py:60`） |
+| 输出 | 并入 `factor_stability_score` |
+| 性质 | 半因子：亏损惩罚，等效于 E>0 过滤的软化版 |
+
+#### A4. PE/PB/市值硬过滤（10 个量化策略的估值带宽配置族）
+| 项 | 内容 |
+|---|---|
+| 配置定义 | `src/services/screening/models.py:19-22`（`pe_ttm_min/max, pb_min/max, market_cap_min/max`） |
+| 实现位置 | `src/services/screening/filter.py:66-71`（沪深）与 `filter.py:146-151,246-251`（边界记录） |
+| 典型带宽 | dual_low `pe 0-15 / pb 0-2 / 市值 50-3000亿`（`dual_low.yaml:23-29`）；blue_chip_income `pe 0-22 / pb 0-3.2 / 市值≥300亿`（`blue_chip_income.yaml:23-30`）；quality_value `pe 0-25 / pb 0-4`（`quality_value.yaml:23-29`）；balanced_alpha `pe 0-80 / pb 0-8`（`balanced_alpha.yaml`）；低波质量 `pe 0-45 / pb 0-5`；momentum_quality `pe 0-60 / pb 0-8` |
+| 性质 | 不是因子，是**同一估值维度按风格参数化的硬边界**——思想可借鉴 |
+
+#### A5. 风险覆盖层的 PE/PB 罚点
+| 项 | 内容 |
+|---|---|
+| 位置 | `src/services/screening/risk.py:19-21`（默认 `invalid_pe_points=3.0, high_pb=8.0, high_pb_points=2.0`）；应用在 `risk.py:164-169` |
+| 逻辑 | `PE<=0` → +3 风险点（flag `negative_or_invalid_pe`）；`PB>=8` → +2 点（flag `high_pb`）；风险点→bounded penalty 扣 `final_score`（`risk.py:66-78`） |
+| 输出 | `risk_flags` 标签 + `final_score` 扣减 |
+
+#### A6. scorecard 复合加分（value×stability 交互项）
+| 项 | 内容 |
+|---|---|
+| 位置 | `src/services/screening/post_analysis.py:32-55`（profile 默认值）、`post_analysis.py:306-308`（规则） |
+| 逻辑 | `value≥75 且 stability≥65` → final_score +2.4（tag `value_quality`）；各策略 YAML 覆盖阈值（如 blue_chip_income `value_quality_value_min: 74.0, value_quality_bonus: 2.5`） |
+| 性质 | 估值×稳定性交互项，规则加分，可作为因子交互设计参考 |
+
+#### A7. L2 LLM 重排混合（估值字段进 prompt）
+| 项 | 内容 |
+|---|---|
+| 位置 | `src/services/screening/ranker.py:196-197`：`final_score = screen_score×(1-0.40) + llm_score×0.40`；候选行渲染带 `total_mv/PE/PB/factor_scores/dsa_context`（`ranker.py:382-403`） |
+| 性质 | LLM 见到 PE/PB 做语义归因，40% 权重混入最终分——**不可回测部分** |
+
+#### A8. L3 DSA overlay（LLM 深分析分数词表化）
+| 项 | 内容 |
+|---|---|
+| 位置 | `src/services/screening/dsa.py:248-265`（`_compute_dsa_overlay_score`）、词表 `dsa.py:18-34` |
+| 逻辑 | `(signal_score-50)×0.20 + (sentiment_score-50)×0.12 + 操作建议词表(强烈买入+10…卖出-12) + 趋势词表(看多+4…看空-6) - min(风险数×2, 6)` |
+| 性质 | LLM 输出的规则化映射，非基本面因子 |
+
+**层A小结**：9 因子中 `momentum/reversal/activity/stability/liquidity/theme_heat/topic_alignment`（`scorer.py:142-150`）均为量价/热度类（输入 change_pct/change_60d/volume_ratio/turnover_rate/signal_score/macd/rsi/波动/回撤/ATR/板块热度，见 `scorer.py:218-311,387-466`），**基本面相关的只有 A1-A6**。
+
+### 2.2 层B：单票基本面数据 bundle（fail-open，喂 LLM 的原料）
+
+#### B1. AkshareFundamentalAdapter（A 股）——已知背景，收录行号
+| 块 | 字段 | 位置 | 数据源 |
+|---|---|---|---|
+| growth | `revenue_yoy / net_profit_yoy / roe / gross_margin`（关键词抓取最新一期） | `data_provider/fundamental_adapter.py:315-330` | `stock_financial_abstract` / `stock_financial_analysis_indicator`（`fundamental_adapter.py:306-310`） |
+| earnings.financial_report | `report_date / revenue / net_profit_parent / operating_cash_flow / roe` | `fundamental_adapter.py:331-339` | 同上 |
+| earnings.forecast_summary | 业绩预告**文字**（截 200 字） | `fundamental_adapter.py:343-356` | `stock_yjyg_em` / `stock_yjbb_em` |
+| earnings.quick_report_summary | 业绩快报**文字** | `fundamental_adapter.py:359-370` | `stock_yjkb_em` |
+| earnings.dividend | 事件级 TTM 精算：按除息/登记/公告日过滤+未来事件剔除+(日期,金额)去重 → `events[:5] / ttm_event_count / ttm_cash_dividend_per_share`（税前现金口径） | `fundamental_adapter.py:168-237`（`_build_dividend_payload`） | `stock_fhps_detail_em` / `stock_history_dividend_detail` / `stock_dividend_cninfo`（`fundamental_adapter.py:373-377`）；每股金额从「10派X元」中文方案文本解析（`fundamental_adapter.py:107-142`） |
+| institution | `institution_holding_change`（机构增减原始值）/ `top10_holder_change` | `fundamental_adapter.py:386-410` | `stock_institute_hold/recommend`、`stock_gdfx_top_10_em`、`stock_zh_a_gdhs_detail_em` |
+| capital_flow | `main_net_inflow / inflow_5d / inflow_10d` + 板块资金排名 | `fundamental_adapter.py:416-473` | 东财资金流 |
+| dragon_tiger | 龙虎榜 flag（20 日窗口） | `fundamental_adapter.py:473+` | — |
+
+#### B2. TTM 股息率派生（A 股路径）★口径精华
+| 项 | 内容 |
+|---|---|
+| 位置 | `data_provider/base.py:4349-4380` |
+| 逻辑 | `ttm_dividend_yield_pct = round(ttm_cash_dividend_per_share / latest_price × 100, 4)`，价格复用已拉的实时 quote 不额外请求；失败记 `invalid_price_for_ttm_dividend_yield`；落 `yield_formula` 字段自证口径 |
+| 对齐 | 港美股同口径：`yfinance_fundamental_adapter.py:316-354`（分子分母同币种，`info.dividendYield` 仅末位兜底且按 percent 直通）；`futu_fundamental_adapter.py:169-199`（TTM 事件截断 + 实时价） |
+
+#### B3. YfinanceFundamentalAdapter（港/美股）
+| 项 | 内容 |
+|---|---|
+| 位置 | `data_provider/yfinance_fundamental_adapter.py:146-374` |
+| growth 4 点 | `revenueGrowth/earningsGrowth/returnOnEquity/grossMargins`（info 比率 ×100 转百分比，`yfinance_fundamental_adapter.py:187-195`）；**若季报有 ≥5 期则改用同比真值**（`(latest-prev_year)/|prev_year|`，显式拒绝 QoQ——季节性业务会算错，`yfinance_fundamental_adapter.py:94-108,244-253`） |
+| financial_report | 季报营收/归母净利/经营现金流 + 币种分离（`financialCurrency` 报表币种 vs `currency` 交易币种，`yfinance_fundamental_adapter.py:183-184`） |
+| belong_boards | `info.sector + info.industry` 映射成行业/概念板块（`yfinance_fundamental_adapter.py:356-366`） |
+
+#### B4. FutuFundamentalAdapter（港，OpenD 配置时优先）
+| 项 | 内容 |
+|---|---|
+| 位置 | `data_provider/futu_fundamental_adapter.py:76-136`（`_financials`） |
+| 逻辑 | 拉-income/balance_sheet/cash_flow/indicators 四表各 8 期；growth 三点 `revenue_yoy/net_profit_yoy`（取 futu 自带 yoy）+ `gross_margin=毛利/营收×100`（自算，`futu_fundamental_adapter.py:104-112`）；full report 含基本 EPS |
+| 兜底合并 | futu 部分失败时 yfinance **字段级补洞**（`base.py:3669-3760`，`_field_gaps` 检查 growth 三字段+报表四字段+分红契约） |
+
+#### B5. valuation 块（三市场统一）
+| 项 | 内容 |
+|---|---|
+| 位置 | `data_provider/base.py:3919-3924`（离岸）；A 股同构 |
+| 逻辑 | `pe_ratio/pb_ratio/total_mv/circ_mv` **直接取实时行情快照字段**——注意这是「动态市盈率」快照，非按报告期计算的 PE_TTM |
+
+#### B6. TW 三大法人（台股筹码，institution 块）
+| 项 | 内容 |
+|---|---|
+| 位置 | `data_provider/tw_institutional_fetcher.py:103-171`（`get_institutional_net`）；TWSE T86 三大法人买卖超日报，`foreign=外陆资(不含外资自营商)` 口径对齐官方合计（`tw_institutional_fetcher.py:48-59`） |
+| 注入 | `analyzer.py:4241-4252` 渲染成「三大法人动向（台股筹码过滤器）」表格 |
+
+### 2.3 层C：主分析流程中基本面的最终用法（analyzer.py）
+
+| # | 环节 | 位置 | 形态 |
+|---|---|---|---|
+| C1 | PE/PB/市值进实时行情表 | `src/analyzer.py:4108-4120` | LLM prompt 表格 |
+| C2 | 财报与分红表（价值投资口径）：营收/归母净利/经营现金流/ROE/TTM 每股分红/TTM 股息率/TTM 事件数 | `src/analyzer.py:4122-4165` | LLM prompt 表格；缺数据时强制写「数据缺失，无法判断」禁编造（`analyzer.py:4164`） |
+| C3 | 主力资金流向表（操作建议过滤器）：主力净流入/5 日/10 日/板块排名 | `src/analyzer.py:4167-4218` | LLM prompt + 硬规则（见 C6） |
+| C4 | LLM 输出字段：`fundamental_analysis`（文字）、`earnings_outlook`（业绩预期文字，`analyzer.py:1974`）、`signal_attribution.fundamentals`（基本面贡献度 0-100，LLM 自报，`analyzer.py:2010-2017`）、checklist 检查项「PE估值合理」（`analyzer.py:1996`） | — | 文字/自报分数 |
+| C5 | `sentiment_score` 评分标准由 LLM 按策略技能加减（见层D） | — | LLM 打分 |
+| C6 | **决策稳定器 decision_stability（硬规则后处理）** | `src/analyzer.py:1040-1175`（bias 计算 `analyzer.py:1279-1318`） | 规则：资金流三值（主力/5日/10日）全同向才给 inflow/outflow，否则 neutral（`analyzer.py:1309-1318`）；再与价格位置矩阵组合——近压力+非流入→禁止追高；流出+未突破→降级；近支撑+非流出+无重大风险→持有观察（`analyzer.py:1093-1171`）。**这是全 dsa 唯一的基本面类硬规则信号**（资金流维度） |
+
+### 2.4 层D：LLM 技能策略 YAML（`strategies/`，16 个全部过完）
+
+基本面实质涉及的 **3 个**（其余 13 个纯技术/量价/情绪——bull_trend/ma_golden_cross/shrink_pullback/volume_breakout(仅一句 PE 提示 `volume_breakout.yaml:41`)/box_oscillation/chan_theory/wave_theory/one_yang_three_yin/bottom_volume(仅「基本面催化」确认项)/dragon_head(仅业绩催化列举)/emotion_cycle(仅机构持仓一项特征)/hot_theme/capital_heat 不涉财务计算）：
+
+| 策略 | 基本面逻辑 | 评分规则（LLM sentiment_score 调整建议） | 位置 |
+|---|---|---|---|
+| **growth_quality 成长质量** | ①成长性：营收/归母净利/经营现金流/ROE 四字段，查增收不增利 ②质量：ROE 高且稳 + 现金流与利润同向 ③估值承受力：PE/PB/市值 vs 增长覆盖 | 四同向改善 **+15**；行业景气与新闻互证 **+6**；高估值成长未验证 **-8**；增收不增利或现金流恶化 **-12** | `strategies/growth_quality.yaml:27-39,50-54` |
+| **expectation_repricing 预期重估** | 预期差方向判定 + 估值重估是否有基本面支撑（PE/PB/市值/ROE/现金流） | 正向预期差未兑现 **+15**；已兑现 **-5**；负向/证伪 **-15** | `strategies/expectation_repricing.yaml:35-38,44-51` |
+| **event_driven 事件驱动** | 事件五分类（业绩/政策/订单产品/资本运作/监管风险）+ 影响路径（收入/利润率/估值/融资/份额/情绪）+ 兑现程度 | 高可信未反映 **+14**；利好兑现 **-6**；负面发酵 **-15** | `strategies/event_driven.yaml:29-43` |
+
+**性质**：全部是自然语言指令，依赖 B 层数据 + LLM 判断，输出文字+分数建议，**不可回测、不可截面**。
+
+### 2.5 层E：候选事件关键词规则（`src/services/screening/candidate_context.py`）
+
+| # | 词表 | 关键词 | 位置 | 用法 |
+|---|---|---|---|---|
+| E1 | 正面事件 | 回购增持/订单经营/业绩改善（**预增/扭亏/增长/净利润增长**）/股东回报/激励 | `candidate_context.py:25-31` | `classify_context_events`（`candidate_context.py:307-317`）打 event_tags |
+| E2 | 负面事件 | 减持/监管/业绩压力（**预亏/亏损/业绩下滑/业绩减少/净利润下降**）/**财务风险（债务/逾期/违约/商誉减值/资产减值）**/退市风险/诉讼风险 | `candidate_context.py:17-24` | 同上 + `negative_event_flags` |
+| E3 | 公告类别 | 业绩/回购增持/减持/监管问询/重大合同/分红融资/诉讼担保/股权激励 | `candidate_context.py:32-41` | `classify_announcement_categories`（`candidate_context.py:331-343`） |
+| E4 | 来源置信 | source_confidence/source_weight_score（announcement 1.0 > quote 0.85 > fund_flow 0.75 > news 0.65） | `candidate_context.py:42-47,456-477` | 标注上下文可信度 |
+
+**用途**：tags 注入 L2 排序 prompt 上下文（`pipeline.py:354-390` 采集；`ranker.py` 消费），**不直接进分数**——但词表本身是现成的「公告事件分类器」。
+
+### 2.6 元层：LLM 技能观点绩效权重（非基本面，记录备查）
+`src/services/skill_opinion_weight_service.py:48-197`：按可归因的技能观点结局算贝叶斯后验命中率 → `direction_score = 2×hit_rate - 1` → 运行时权重因子；`src/agent/skills/aggregator.py:65-100` 加权聚合多技能观点。`src/services/screening/models.py:241-284` 有 PickEvaluation/EvaluationResult dataclass（选股结果回评模型），评估实现未在 src/api 中接线（仅 tests）。
+
+---
+
+## 3. 性质判定：真因子 vs 定性框架
+
+### 3.1 可截面化可回测的真因子（可借鉴进因子池）
+
+| 判定 | 名称 | 理由 |
+|---|---|---|
+| ✅ 真因子（简单） | **A1 value = PE 秩×PB 秩混合** | 全市场快照、截面 pct-rank、0-100、日频可复算。等价于我们已有的 EP/BP rank——**逻辑无新增，实现可参考**（na 给 25 分而非剔除的软处理、0<PE<500 值域过滤） |
+| ✅ 真因子（简单） | **A2 size = log 市值秩** | 标准市值因子，与我们 Size 因子同构 |
+| ⚠️ 半因子 | **A3 PE≤0 亏损惩罚 / A5 invalid PE + high PB 罚点** | 本质是 E>0 过滤 + BP 极值惩罚的软化实现，我们已有更干净的 EP/BP 处理 |
+| ⚠️ 半因子 | **A6 value×stability 交互加分** | 「低估值×低波动」交互项思想可测（我们因子池有估值和低波，可造交互因子验证增量） |
+| ✅ **数据工程真价值** | **B2 TTM 分红事件级精算** | 除息/登记/公告日三级取日 + 未来事件剔除 + (日期,金额)去重 + 中文「10派X」解析 + 分子分母同币种 + yield_formula 自证——**这是分红因子的正确口径**，直接可抄进我们的数据层 |
+| ✅ **数据工程真价值** | **E1-E3 业绩预告/快报/财务风险词表** | `预增/扭亏/预亏/商誉减值/债务违约` 等词表是现成的公告分类标签集，配合我们 NAS corpus（ann_meta/ann_pdf 43万公告）可截面化成事件因子 |
+| ✅ 可借鉴思路 | **A4 估值带宽参数化** | 同一 PE/PB 维度按策略风格给不同硬边界（防御 0-15 vs 动量 0-80）——对我们 Selector/Overlay 层的「风格化阈值」设计有直接参考价值 |
+| ✅ 可借鉴思路 | **C6 资金流×价格位置决策稳定器** | 三窗资金流同向确认 + 支撑/压力位置矩阵的规则组合，可作为 Overlay 层规则参考（数据源我们有 margin/hotrank 墙） |
+
+### 3.2 单票定性框架（只可借鉴思路，不可直接搬）
+
+| 判定 | 名称 | 理由 |
+|---|---|---|
+| ❌ 定性 | **B1 growth 4 点（revenue_yoy/net_profit_yoy/roe/gross_margin）** | 关键词抓「最新一行」，**无报告期对齐、无 point-in-time**——直接截面化会引入前视（用了未按披露日过滤的最新报表）与滞后（慢报公司拖尾）双坑。我们已有 `_latest_published_annual` 点时修复（fundamentals-lookahead-bias-fix），用我们自己的管线做，别搬它的取数 |
+| ❌ 定性 | **D 层 growth_quality 四框架 / expectation_repricing / event_driven** | LLM prompt 指令，输出不可复现不可回测；其中「增收不增利」「现金流<利润→应收回款风险」是可量化的好假设，应转成我们自己的因子假设 |
+| ❌ 定性 | **C4 signal_attribution.fundamentals / LLM sentiment_score** | LLM 自报贡献度，无监督信号 |
+| ❌ 不可搬 | **A7/A8 LLM 重排混合 + DSA overlay** | final_score 40% 来自 LLM 主观分——回测无法复现 |
+| ❌ 不适用 | **B6 TW 三大法人** | 台股专属，A 股无对应口径（A 股等价物=北向/两融，已在我们的 margin/hotrank 数据里） |
+
+---
+
+## 4. 并入我们因子批的建议（按优先级）
+
+| 优先 | 建议并入 | 改造方式 | 理由 |
+|---|---|---|---|
+| **P1** | **TTM 股息率因子（dividend_yield_ttm）** | 数据口径照抄 `fundamental_adapter.py:168-237` + `base.py:4349-4380`（事件级去重/税前现金/除息日截断/同币种），数据源换成我们的巨潮公告（ann_meta 已有分红公告）或东财 `stock_fhps_detail_em`；截面化 = 每日全市场 TTM 股息率 → rank。**防前视：除息日 ≤ T 当日才计入事件** | 我们 101/158 因子批目前无分红类因子（族分析 12 独立源里无）；红利风格在 A 股长期有效且与量价族相关性低，是天然的独立源；口径工程 dsa 已趟过坑（中文方案解析/去重/币种） |
+| **P1** | **业绩预告事件因子（forecast_surprise 品类）** | 词表起点用 `candidate_context.py:20,28`（预增/扭亏/预亏/亏损/净利润增长/下降）；数据源用东财 `stock_yjyg_em`（全市场表，含预告类型+变动幅度）或我们 corpus 的 ann_meta 标题分类；截面化 = 预告类型哑变量（预增+1/扭亏+1.5/预亏-1）+ 变动幅度数值化，**披露日对齐防前视** | 业绩预告是 A 股最强事件源之一（预告→正式报表之间有 1-4 月信息窗）；我们 corpus 43 万公告已就位，正好复用；这是 dsa 有而我们没有的**数据维度**（vs PE/PB 只是实现差异） |
+| **P2** | **财务风险 flag 因子（distress_flags）** | 词表照抄 `candidate_context.py:21-23`（债务/逾期/违约/商誉减值/资产减值/质押/退市）；从 ann_meta 公告标题批量打标 → 月频 0/1 或计数因子，作负向 Overlay | 商誉减值/债务违约在 A 股有强烈的年报季集中爆雷效应，可作价值策略的风控 Overlay；成本极低（词表+标题匹配） |
+| **P2** | **估值带宽风格化（Selector 层设计，非因子）** | 参考 `strategies/*.yaml` 的 pe/pb 带宽分层：防御型 Selector 用 PE 0-15/PB 0-2，动量型放宽到 0-60/0-8，价值因子权重 0.30-0.34 vs 0.15 | 我们的「验证文化平台」定位下多策略共用因子池，同一估值维度按策略风格参数化带宽是成熟做法，避免一套阈值包打天下 |
+| **P3** | **value×lowvol 交互因子** | A6 思想：EP_rank × 低波_rank 交互项，进候选池走 ICIR 验证 | 交互项是否优于线性组合是个可检验假设，成本低 |
+| **不做** | growth 4 点直接截面化 / LLM 打分层 / TW 法人 | 见 §3.2 | 前视坑/不可复现/无对应数据 |
+
+---
+
+## 5. 附：查证覆盖面声明
+
+- `strategies/` 16 个 LLM YAML 全文读完（§2.4）；`src/services/screening/strategies/` 10 个量化 YAML 全文读完（§2.1-A4）。
+- `src/` 全树 grep 关键词：fundamental/财务/基本面/factor/score/scoring/roe/pe_ratio/pb/margin/yoy/growth/revenue/profit/earnings/dividend/peg/ebitda/sue/accrual/负债率/周转率/每股收益/净资产收益——**确认无 PEG/EBITDA/SUE/应计/周转率/负债率等深度财务比率计算**。
+- `data_provider/` 20 个文件全列，fundamental 相关 4 个（base.py 聚合 + 3 个 adapter）全读；akshare_fetcher.py 确认无独立财务报表函数（财务全走 fundamental_adapter）。
+- 评分引擎 scorer/ranker/risk/post_analysis/dsa/filter/models/snapshot/candidate_context/pipeline 全读。
+- 主流程 analyzer.py 基本面段（1000-1200, 1270-1350, 4100-4300, 1950-2050）+ notification.py 渲染段（2230-2340）+ data_tools.get_stock_info（496-547）+ analysis_context_builder/prompt_pack 全查。

docs/factor_fundamental_morning_report_20260908.md

@@ -0,0 +1,89 @@
+# 财务因子批·无人值守晨报（2026-09-08）
+
+> Goal：基本面因子开发（无人值守）。本文档为整夜双线（因子线+数据线）交付汇总。
+
+## 一、一夜总览
+
+| 线 | 结果 |
+|----|------|
+| **因子线（本 goal 主体）** | ✅ 32 个 P0 财务因子全链路开发完成（代码+146 测试全绿）；全窗口 IC 分两段跑通（h1 零错误完成；h2 见下）；族分析+跨批暗相关见下 |
+| 数据线（财务136，旧 goal） | ✅ dmsk 补缺层收案（210 unit/1771 发/零失败/键唯一 PASS/净新增 383 只含退市北交）；本 session 独立抽验 PASS |
+| 过程事故 | 2 次 OOM（NAS 7.9G 内存 vs 全量 join 10G+ 峰值）→ 分块 join 补丁（eb7db2b）+分两段跑根治 |
+
+## 二、因子开发交付明细
+
+- **分支** `factor-fundamental`（7 个本批 commit，**未 push**，等你定夺合流）
+- **模块**：`sanguo_factor/fundamental_adapter.py`（三表+forecast→PIT 日频 33 特征列，466 行）+ `fundamental_library.py`（32 因子注册）+ `batch_eval.py` 最小扩展（fund_data_dir 三层 fallback）+ 测试 24 个新增（合成数据 TDD，含分块等值测试）
+- **铁律遵守**：未 push master、未写 NAS 现有数据任何路径（因子执行读 static 镜像只读，评估写独立新库 `factor_eval_fundamental.db`）
+
+### 32 因子清单（六族）
+A 盈利 7（roe_ttm/roe_deduct/roa/gp_over_assets/gross_margin/net_margin/cfo_over_assets）· B 质量 7（tacc/nonrec/impairment/invest_income_dep/receivables_anomaly/sales_cash/other_rece）· C 成长 6（rev_q_yoy/np_q_yoy/growth_scissors/gm_delta/roe_delta/asset_growth）· D 估值 4（ep_ttm/ep_deduct_ttm/bp/cp）· E 资本 4（nsi/equity_fin_intensity/ibd_ratio/goodwill_ratio）· F 预期 4（sue_np/sue_rev/forecast_type/forecast_change）
+
+## 三、IC 验证结果
+
+### h1 段（2016-01-01 ~ 2021-06-30，4175 只，32 因子零错误，52 分钟）
+
+| 梯队 | 因子（ICIR） |
+|------|-------------|
+| 第一梯队 ≥0.15 | 成长剪刀差 **0.236**、净利单季同比 0.208、SUE 0.200、EP 0.181、EP扣非 0.172、CP 0.170、经营现金流/资产 0.160、BP 0.159、SUE营收 0.153、预告幅度 0.151 |
+| 第二梯队 0.05-0.15 | ROE改善/毛利率改善/营收同比/预告类型/ROE族/商誉/NSI 等 16 个 |
+| 淘汰（eliminated） | 负债依赖/应收异常/投资收益依赖/销售现金比/资产增长（ICIR<0.05） |
+
+健康信号：①全 32 因子 IC 方向与学术文献一致（估值/成长/SUE 全正=口径正确性佐证）②ICIR 0.2 档=A股财务月频因子学界正常量级（量价高频因子不可直接比）。
+
+### h2 段（2021-07-01 ~ 2026-09-04，4809 只，32 因子零错误，61 分钟）
+
+| 梯队 | 因子（ICIR） |
+|------|-------------|
+| 存活头部 | **BP 0.218（登顶）**、NSI 净股票发行 0.146、CP 0.125、EP 0.090、EP扣非 0.081、应计 TACC 0.077、成长剪刀差 0.076、商誉 0.071、净利同比 0.063、资产增长 0.058（h1 负转正） |
+| eliminated 18 个 | SUE 0.045（h1 0.200→大滑坡）、毛利率改善/现金流/营收同比/预告族/ROA/ROE/毛利率等（毛利率 IC 转负 −0.005=高毛利率反而跑输） |
+
+### 两段对比核心洞察（2021 分水岭）
+1. **估值族全期稳健**：BP/EP/CP 两段都居前列（BP 0.159→0.218 走强）——财务批的压舱石
+2. **成长/SUE 族大幅衰减**：成长剪刀差 0.236→0.076、SUE 0.200→0.045——2021 后基本面动量失效（微盘风格主导市场的公认现象在我们数据复现）
+3. **资本行为族近窗走强**：NSI 0.094→0.146、资产增长 −0.02→+0.058
+4. **质量风格反转**：毛利率/ROA/ROA 的 IC 在 h2 转负——P1 选取按近窗权重，不按全期
+5. 方向可翻转型：gp_over_assets/gross_margin/invest_income_dep（h2 负 ICIR 但幅度可观）
+
+### 两段池化族分析 + 跨批暗相关（vs 量价 62 effective，124 因子×129 月）
+
+- **18 族 / 冗余度 85.5%**：族1=巨族 91 成员（量价波动族+大部分财务因子共线）；族2=alpha16 量价背离族 16 成员（**纯量价，财务零混入**——最强量价族与财务独立 ✓）；跨批暗相关 14 对 |r|≥0.7
+- **alpha42 = 交叉之王（8 对）**：资产增长 +0.81 / NSI +0.80 / ROA −0.80 / 应计 +0.78 / 毛利率 −0.78 / 毛利资产比 −0.75 / BP +0.72 / 预告类型 −0.71——财务资本行为族与该量价因子高度共线（同源=规模/波动暴露）
+- **估值×波动负相关**：BP/CP × high_low_5（−0.73/−0.74）、CP × klen（−0.71）——调研预警「低波×低估值」实证命中
+- **P1 选取对策**：①财务因子上机前对 alpha42/波动做中性化（或报 size 中性化后 IC——调研口径红线）②代表选取避开高相关变体 ③独立增量确认集中在：估值族（对族2独立）、成长剪刀差/SUE（族1内但时序特性不同）
+
+## 四、数据线战果（财务136 收案）
+
+- dmsk 补缺层：/volume1/stock/fundamentals/dmsk/ 三域 70 期，键唯一 0 重键，北交 BJ 行 1.04-1.15 万/域（最新期 bj=346），净新增 383 只镜像外代码（退市+北交空档）
+- 本 session 独立抽验：北交 920000 系实数据在列 ✓ 2009 年报 2527 行含彼时退市股 ✓ 5 分区零重键 ✓
+- 已知边界：2009 前退市股（如 000003）dmsk 与 F10 双源皆无（源头缺失，如实入档）
+- daily lane 首跑已验（近 3 期重扫 2 分钟，晚披露当日入账）
+
+## 五、数据缺失清单（待派 data session 根治）
+
+1. `ASSET_IMPAIRMENT_LOSS` 2020-09 后截面断供 → fund_impairment_ratio 覆盖 0
+2. `OTHER_RECE` ~2021 后截面断供 → fund_other_rece_ratio 覆盖 0
+3. forecast 覆盖 0.47=强制披露选择偏差（评估须附覆盖率）；ACCEPT_INVEST_CASH 0.45=股权融资真稀疏（事件类正常）
+4. 金融股剔除用「无营业成本模板」近似（无行业映射数据）；valuation_baostock 2026 H1 缺口（bs 日喂 08-13 起）
+5. data session 侧另挂：profit/dupont 季频 2024 起断更排查（用户已授权）
+
+## 六、待你动作（30 秒级）
+
+1. **DSM 注册**：`sanguo-fundamentals-daily` 07:10 任务（GUI 30 秒，注册后明早自走）——问 data session 要脚本路径
+2. **分支合流**：`factor-fundamental` 7+2 commit review 后合 master（WP4 族分析脚本+因子批全链），合流触发 CI（注意 data session 236bd30 已在 master，rebase 会自动去重 dmsk 副本）
+3. 晨间建议：跨批暗相关结果若有高相关对（财务因子 vs 量价 effective），下一批 P1 因子选取时规避
+
+## 六点五、data session 互评结论（verdict=approved，2026-09-08 上午）
+
+四重点全过（PIT 语义✅/单季 TTM 口径✅/OOM 分块等值✅/量价零回归✅），146 测试互评方本机复跑全绿。4 条 P1 级备注（不阻塞，P1 批次逐条做）：
+1. F 族同日披露做 eff+1 敏感性对照（「D 收盘信号→D+1 执行」约定下无前视，但需知情同日含入贡献）
+2. SUE rolling_std 窗口含当期 diff4，P1 加 shift(1) 严窗变体对照
+3. forecast 交易所映射 60→SSE/else→SZSE 在北交入池前需加前缀白名单（当前无实害）
+4. 估值族 close×share_capital 用 600519 公告市值做单锚点 sanity
+
+## 七、遗留与后续批次建议
+
+- P1 40 个因子（候选池在 `docs/fundamental_factor_survey_20260907.md`）等 P0 验证结论定去留后再排
+- 全期一体 ICIR（当前分两段各有 ICIR）：如需可加内存优化后在更大内存环境重跑，或后处理合并两段 monthly_ic
+- 资产增长因子方向未翻转（学术预期负 IC，实测 -0.02）——P1 批次调向重验
+- 评估库 factor_eval_fundamental.db 含 quant62_ref（62 量价 effective 参照 run，跨批分析用）

docs/fundamental_factor_survey_20260907.md

@@ -0,0 +1,393 @@
+# 基本面（财务）因子批 · 候选因子池调研设计文档
+
+> 调研日期：2026-09-07 ｜ 定位：财务因子批的「弹药清单」——因子池设计文档，未实施任何代码
+> 数据原料：NAS 实测（2026-09-07，只读探针）；外部体系：学术经典 + Barra CNE5/CNE6 + 聚宽 indicator
+> 前置：量价因子批已完成（227 因子 / 62 effective，族分析工具可直接复用）
+
+---
+
+## 0. 结论速览
+
+| # | 结论 | 一句话 |
+|---|------|--------|
+| 1 | **原料层零缺口**（除三类） | 三表 319/203/254 列含间接法补充资料 + 估值两套 + 预告/快报 + 分红/股本，经典财务异象原料 100% 在手；真缺的只有：一致预期、回购明细、个股行业映射 |
+| 2 | **候选池 96 个**，六族分布 | 盈利能力 17 / 盈利质量 19 / 成长 19 / 估值 15 / 资本结构与行为 16 / 预期事件 10 |
+| 3 | **P0 = 50 个** | 原料现成 + 学术/业界双验证 + 纯比值/差分（无回归无多表配对），第一批直接可算 |
+| 4 | P1 = 40 / P2 = 6 | P1 需 TTM 构造/复合条件/事件日期链；P2 缺原料或 A 股制度存疑（壳价值/高送转新规/修正 Jones） |
+| 5 | **一处勘误** | GTJA191 **没有财务段因子**——191 个全部纯量价（DolphinDB 文档证实入参仅 open/close/high/low/vol/vwap），任务书所说「alpha54-100 财务段」不存在；业界财务体系以 Barra CNE5/CNE6 + 聚宽 indicator 承接 |
+| 6 | 最大暗相关风险 | 估值族×规模、SUE/预告×价格动量、应计×换手率、户数变化×流动性——四条交叉必须在上线时与量价 62 effective 做跨批 rank 相关矩阵 |
+
+---
+
+## 1. 数据原料盘点（NAS 实测，2026-09-07）
+
+### 1.1 原料表清单
+
+| 表 | 路径（NAS） | 列数 | 覆盖 | 关键点 |
+|---|---|---|---|---|
+| balance 资产负债表 | `data/static/balance/` | **319**（工业口径；银行模板 221） | 2000→2026 季频 | 全科目 + ~150 科目免费 `_YOY` 同比列 + NOTICE_DATE + 审计意见 OPINION_TYPE |
+| income 利润表 | `data/static/income/` | **203** | 2000→2026 季频 | 扣非 DEDUCT_PARENT_NETPROFIT / 研发 RESEARCH_EXPENSE / 信用+资产减值 / 三费分列 + `_YOY` |
+| cashflow 现金流量表 | `data/static/cashflow/` | **254** | ~99 期 | **含间接法补充资料整段**（D&A/存货变动/应收变动/递延税）——Sloan 应计的核心原料 |
+| financial_abstract 财务摘要 | `data/static/financial_abstract/` | 81（指标×报告期宽表） | 回溯 1998 | 70+ 预计算指标（ROE/ROA/毛利率/周转天数/流动比率等），做对照与早年补缺 |
+| valuation（akshare） | `data/static/valuation/` | 13（中文列） | ~2018→日频 | 总市值/流通市值/总股本/PE(TTM)/PE(静)/PB/PEG/市现率/市销率 |
+| valuation_baostock | `data/valuation_baostock/`（按年） | 10 | **1990→2026 日频含退市** | peTTM/psTTM/pcfNcfTTM/pbMRQ/turn/pctChg/isST——长史与退市股唯一解 |
+| forecast 业绩预告 | `data/static/forecast/`（按报告期） | 11 | 2020Q1→ | 预测数值（**中值，元**）/业绩变动幅度（%）/上年同期值/公告日期/预告类型 |
+| express 业绩快报 | `data/static/express/` | 16 | 2020Q1→ | 净利及同比环比/营收及同比/每股净资产/ROE/公告日期 |
+| dividend 分红 | `data/static/dividend/` | 14 | 全史 | dividCashPsBeforeTax/AfterTax + **dividStocksPs（送转比例）** + 预案/除权/派息全日期链 |
+| share_capital 股本 | `data/static/share_capital/` | 44 | 全史 | 总股本时间线 + **变动原因**（增发/配股/送转）+ 公告日期 |
+| gdhs 股东户数 | `data/static/gdhs/` | — | 季频低频 | 筹码集中度 |
+| top_holders 十大流通股东 | `data/static/top_holders/` | 8 | 按期 | 持股比例合计可算大股东动向 |
+| basic 股票信息 | `data/static/basic/stock_basic.parquet` | 9 | 全史 | **ipoDate/outDate**——次新股、上市时长可算 |
+| fundamentals_baostock | `data/fundamentals_baostock/` | profit+dupont | 2015Q1→**2023Q4 断更** | 不作主源，仅作交叉对照 |
+
+**确认缺口（写进 P2）**：①分析师一致预期（聚宽也要另付费）；②回购专用表未采集（TREASURY_SHARES 仅 2018 新准则后显性）；③**个股行业映射**（industry.parquet 只有行业级汇总、ths_industry 只有板块级行情，均无 per-stock 映射——与既有决策一致「行业分类缺口用户已接受」）；④restricted 解禁表有文件但列为空。
+
+### 1.2 口径地基（所有因子共用的四条加工规则）
+
+**R1 单季化（累计→单季差分）**：`REPORT_DATE` 是累计口径。单季值 `Q_t = C_t − C_{t−1}`（年内上一报告期）；Q1 直接取累计值。差分缺上期 → 置 NaN，**不得填 0**。资产负债表是时点存量，无需差分，同比比 `X_t / X_{t−4}`（4 个报告期前 = 去年同期）。
+
+**R2 TTM 构造**：`TTM = 上年年报累计 + 本年最新累计 − 上年同期累计`（等价近 4 单季之和）。上市不足 4 季 → NaN。
+
+**R3 点时对齐（防前视）**：决策日 d 可用的行 = `NOTICE_DATE ≤ d` 中 REPORT_DATE 最新者；同一 REPORT_DATE 多行（重述）取 `UPDATE_DATE` 最新。NOTICE_DATE 缺失兜底 = `REPORT_DATE + 45 天`（法定披露上限近似；实测 NOTICE_DATE 全有，兜底几乎不触发）。project 数据（forecast/express/dividend）用各自公告列。
+
+**R4 单位与量纲**：东财三表金额=元，EPS=元/股，`_YOY` 列=百分比数值（12.34 即 +12.34%）且**是累计口径**；forecast.预测数值=元（区间中值）。金融股剔除规则：`OPERATE_COST` 缺失或为 0（银行模板）/ `INSURANCE_CONTRACT_RESERVE > 0`（保险）/ 券商（投资收益为主业，逐因子判）——盈利质量/成长族剔金融，估值族保留。北交所（92xxxx/8xxxxx）三表空 → 剔除（与实盘 universe「主板+创业板」一致）。
+
+### 1.3 符号约定（下文公式统一用）
+
+```
+REV  = income.TOTAL_OPERATE_INCOME（营业总收入；纯营收 OPERATE_INCOME 备选）
+COGS = income.OPERATE_COST          NP  = income.PARENT_NETPROFIT（归母）
+DNP  = income.DEDUCT_PARENT_NETPROFIT（扣非归母）  CFO = cashflow.NETCASH_OPERATE
+TA   = balance.TOTAL_ASSETS         EQ  = balance.TOTAL_PARENT_EQUITY
+GP   = REV − COGS（毛利）           MV  = valuation.总市值
+Q(X) = X 的单季值（R1 差分）        X_TTM = X 的滚动四季值（R2）
+yoy(X)   = X_t / X_{t−4} − 1        ΔX = X_t − X_{t−4}
+IBD  = 有息负债 = SHORT_LOAN + SHORT_FIN_PAYABLE + NONCURRENT_LIAB_1YEAR + LONG_LOAN + BOND_PAYABLE (+ LEASE_LIAB)
+DA   = 折旧摊销合计 ≈ cashflow.FA_IR_DEPR + IA_AMORTIZE + LPE_AMORTIZE + USERIGHT_ASSET_AMORTIZE
+```
+
+---
+
+## 2. 调研范围三路对照
+
+### 2.1 学术界经典财务异象（全部有原料或明确缺什么）
+
+| 异象 | 出处 | 我们原料 | 结论 |
+|---|---|---|---|
+| F-Score 九项打分 | Piotroski (2000, JAR) | ✅ 九项全可算 | P1 合成、单项全 P0 |
+| 应计异象 | Sloan (1996, TAR) | ✅ 间接法补充资料整段（聚宽反而没全给） | P0 |
+| SUE / PEAD | Ball-Brown (1968)；Bernard & Thomas (1989)；Foster (1977) 标准化 | ✅ 单季差分即得；A 股漂移 3-6 个月（学术+大摩实证） | P0 |
+| 资产增长异象 | Cooper, Gulen & Schill (2008, JF) | ✅ TOTAL_ASSETS_YOY 现成 | P0 |
+| 净股票发行 | Pontiff & Woodgate (2008, JF)；Daniel & Titman (2006) | ✅ SHARE_CAPITAL 股本时间线 + ACCEPT_INVEST_CASH | P0（送转污染需拆） |
+| 盈利能力/质量因子 | Novy-Marx (2013, JFE) GP/A；Hou-Xue-Zhang (2015, RFS) Q 因子；Fama-French (2015) RMW/CMA | ✅ 三表全推导 | P0/P1 |
+| A 股综合验证 | Jansen (2021, PBFJ)；《金融研究》87 异象公募检验 | — | 交叉引用 |
+| 高送转 | Titman, Wei & Zhao (NBER w29212) | ✅ dividStocksPs | P1（2018 新规后衰减） |
+| 壳价值/微市值 | 制度变迁文献 | ⚠️ 可算但不可全域回测 | P2 |
+| 涨停/次新/有限注意力 | Chen & Xiong（涨跌停）；PEAD 有限注意力（A 股实证） | 次新可算（ipoDate）；涨停属量价批 | 次新归量价交叉项 |
+
+### 2.2 业界体系
+
+**Barra CNE5 → CNE6 财务成分**（CNE6 = CNE5 基础 + Quality/Dividend Yield/Long-term Reversal 等 SES 新因子）：
+
+| Barra 风格因子 | 子因子 | 我们的承接因子 |
+|---|---|---|
+| Earnings Yield 盈利收益率 | CETOP（CFO/市值）、ETOP（E/市值） | D06 CP、D01 EP |
+| Growth 成长 | EGRO（5 年净利 CAGR）、SGRO（5 年营收 CAGR） | C14、C13 |
+| Leverage 杠杆 | MLEV（市值杠杆）、BLEV（账面杠杆）、DTOA（债务/总资产） | E05 有息负债率、E04、E03 |
+| Book-to-Price 价值 | BTOP | D04 BP |
+| Earnings Variability 盈利波动（CNE6） | VSIG / VSIG-ACC / VSIG-CFO | B13/B14/B15 |
+| Quality 质量（CNE6） | 盈利质量+盈利能力 | B 族 + A 族整族 |
+
+**聚宽 indicator 表**（~25 预计算指标）：ROE/ROA/毛利率/EPS/BPS/增速/负债率——全部可从三表推导（09-06 摸底已结论「缺加工不缺原料」），financial_abstract 105 列宽表含同款预计算可直接对照。
+
+**GTJA191 勘误（重要）**：经 DolphinDB 官方模块文档核实，GTJA191（国泰君安 2017《基于短周期价量特征的多因子选股体系》）191 个因子入参**仅有 tradetime/open/close/high/low/vol/vwap/index 系列**，无任何财务字段、无 CAP。任务书假设的「alpha54-100 财务段」不存在——GTJA191 已在量价批完成使命（227 因子里含其量价表达式重验），财务段由 Barra CNE5/CNE6 + 聚宽 + 学术异象承接。
+
+---
+
+## 3. 候选因子池总表（96 个，六族）
+
+> 每行：编号 ｜ 因子（中/英）｜ 定义公式（用 §1.3 符号）｜ 原料字段（东财列）｜ 出处 ｜ 预期 IC 方向 ｜ 优先级
+> 「A股注意点」族表下方集中列（避免表格过宽）；IC 方向均为「因子值高 → 未来收益高」的符号。
+
+### 3.1 A 盈利能力族（17 个）
+
+| 编号 | 因子 | 公式 | 原料字段 | 出处 | IC | 级 |
+|---|---|---|---|---|---|---|
+| A01 | ROE | NP_TTM / EQ_期末 | PARENT_NETPROFIT + TOTAL_PARENT_EQUITY | 经典 / Barra | + | P0 |
+| A02 | 扣非 ROE | DNP_TTM / EQ | DEDUCT_PARENT_NETPROFIT + TOTAL_PARENT_EQUITY | 业界标准 | + | P0 |
+| A03 | 平均 ROE | NP_TTM / mean(EQ_t, EQ_{t−4}) | 同 A01 | 杜邦体系 | + | P1 |
+| A04 | ROA | NP_TTM / TA | PARENT_NETPROFIT + TOTAL_ASSETS | 经典 | + | P0 |
+| A05 | 总资产毛利率 GP/A | GP_TTM / TA | OPERATE_INCOME − OPERATE_COST；TOTAL_ASSETS | Novy-Marx (2013) | + | P0 |
+| A06 | 毛利率 GM | GP_TTM / REV_TTM | 同上 | 经典 | + | P0 |
+| A07 | 净利率 NM | NP_TTM / REV_TTM | PARENT_NETPROFIT + TOTAL_OPERATE_INCOME | 经典 | + | P0 |
+| A08 | 营业利润率 OPM | OPERATE_PROFIT_TTM / REV_TTM | OPERATE_PROFIT | 经典 | + | P0 |
+| A09 | 含息 ROA | (NP + FE_INTEREST_EXPENSE×(1−τ))_TTM / TA | FE_INTEREST_EXPENSE；τ 用实际税率 | FF (2015) RMW 精神 | + | P1 |
+| A10 | EBIT/TA | (TOTAL_PROFIT + FE_INTEREST_EXPENSE)_TTM / TA | TOTAL_PROFIT + FE_INTEREST_EXPENSE | Hou-Xue-Zhang (2015) | + | P1 |
+| A11 | EBITDA 利润率 | (EBIT + DA)_TTM / REV_TTM | cashflow 补充资料段 | 业界 | + | P1 |
+| A12 | ROIC | EBIT_TTM×(1−τ) / (EQ + IBD − MONETARYFUNDS) | 见符号表 IBD + MONETARYFUNDS | Damodaran 简化 | + | P1 |
+| A13 | 现金流总资产回报 | CFO_TTM / TA | NETCASH_OPERATE + TOTAL_ASSETS | Balakrishnan et al. (2010) | + | P0 |
+| A14 | 期间费用率 | (SALE+MANAGE+FINANCE+RESEARCH_EXPENSE)_TTM / REV_TTM | 四费列 | 业界 | − | P0 |
+| A15 | 研发强度 | RESEARCH_EXPENSE_TTM / REV_TTM | RESEARCH_EXPENSE | 业界（成长溢价） | 不定 | P1 |
+| A16 | 销售费用率 | SALE_EXPENSE_TTM / REV_TTM | SALE_EXPENSE | 业界 | −(弱) | P1 |
+| A17 | 总资产周转率 | REV_TTM / mean(TA_t, TA_{t−4}) | 三列合成 | 杜邦 | + | P0 |
+
+**A 族 A 股注意点**：
+- A05 GP/A 是学术验证最强的盈利能力因子（价值域内对冲），**建议为族主代表**；GM 行业异质性大（白酒 vs 贸易），做行业感知变体保留。
+- A01 摊薄口径（期末 EQ）与 A03 平均口径二选一即可；financial_abstract 有「净资产收益率_平均」「摊薄」现成值可对照。
+- A14/A16 金融股无三费结构，必须剔除（§1.2 R4）；A15 有 2018Q3 报表格式断点（研发费用此前并在管理费用内，ME_RESEARCH_EXPENSE 列可作回补口径）。
+- A12 ROIC 分母含不含 LEASE_LIAB 有两版，定稿后钉死一版并在文档登记。
+- abstract 现成同款：ROE/ROA/毛利率/销售净利率/期间费用率/总资产周转率——**实施时用三表自算值 vs abstract 抽样对账**（对不上先怀疑口径不是代码）。
+
+### 3.2 B 盈利质量族（19 个）
+
+| 编号 | 因子 | 公式 | 原料字段 | 出处 | IC | 级 |
+|---|---|---|---|---|---|---|
+| B01 | 总应计 TACC | (NP_TTM − CFO_TTM) / TA | PARENT_NETPROFIT + NETCASH_OPERATE + TOTAL_ASSETS | Sloan (1996) | − | P0 |
+| B02 | 净现比 | CFO_TTM / NP_TTM | 同上 | 业界直观版 | + | P0 |
+| B03 | 可操控应计 DA | 修正 Jones 模型残差（行业-年横截面回归） | ACCOUNTS_RECE + TA + REV | Dechow et al. (1995) | − | P2 |
+| B04 | 非经常损益占比 | (NP − DNP)_TTM / abs(NP_TTM) | DEDUCT_PARENT_NETPROFIT | 业界 | − | P0 |
+| B05 | 减值冲击 | (ASSET_IMPAIRMENT_LOSS + CREDIT_IMPAIRMENT_LOSS)_TTM / TA | 两减值列 | 业界 | − | P0 |
+| B06 | 营业外依赖 | (NONBUSINESS_INCOME − NONBUSINESS_EXPENSE)_TTM / abs(TOTAL_PROFIT_TTM) | NONBUSINESS_* | 经典 | − | P0 |
+| B07 | 投资收益依赖 | (INVEST_INCOME + FAIRVALUE_CHANGE_INCOME)_TTM / abs(TOTAL_PROFIT_TTM) | 两投资列 | 业界 | − | P0 |
+| B08 | 应收异常 | yoy(ACCOUNTS_RECE) − yoy(REV) | ACCOUNTS_RECE（期末同比） | 学术（渠道压货） | − | P0 |
+| B09 | 存货异常 | yoy(INVENTORY) − yoy(REV) | INVENTORY | 学术 | −(弱) | P1 |
+| B10 | 销售收现率 | SALES_SERVICES_TTM / REV_TTM | cashflow.SALES_SERVICES | 业界 | + | P0 |
+| B11 | 其他应收占比 | OTHER_RECE / TA | OTHER_RECE | 姜国华（财务舞弊信号） | − | P0 |
+| B12 | 存贷双高哑变量 | (MONETARYFUNDS/TA > 横截面 75 分位) ∧ (IBD/TA > 75 分位) → 1 | MONETARYFUNDS + IBD | 康得新/康美案例型 | − | P1 |
+| B13 | 盈利波动 VSIG | std(单季 NP/TA, 过去 16 季) | 单季化序列 | CNE6 Earnings Variability | − | P1 |
+| B14 | 应计波动 VSIG-ACC | std(TACC, 16 季) | 同 B01 | CNE6 | − | P1 |
+| B15 | 现金流波动 VSIG-CFO | std(CFO/TA, 16 季) | 同 B13 | CNE6 | − | P1 |
+| B16 | 折旧摊销强度 | DA_TTM / REV_TTM | 补充资料段 | 会计保守性 proxy | 不定 | P1 |
+| B17 | 审计非标 | OPINION_TYPE ≠ 标准无保留意见 → 1 | balance.OPINION_TYPE | 审计文献 | − | P0 |
+| B18 | 毛净剪刀差 | GM_TTM − NM_TTM | 合成 | 结构异常 | −(弱) | P1 |
+| B19 | 持续盈利季数 | 连续单季 NP > 0 的季数（截 8） | 单季化 NP | F-Score 精神 | + | P1 |
+
+**B 族 A 股注意点**：
+- B01 是本族核心。A 股应计异象**负端不对称**：高应计做空端被壳价值/涨跌停限制削弱，实操做「低应计多头」；2017 后有效性增强（机构化）。
+- B02 与 B01 数学同构（互为倒数族），去重时二留一；B02 在亏损域失真（分母负）。
+- B05 有准则断点：2019 金融工具准则把信用减值从资产减值分列，**两列相加可拼连续历史**；「洗大澡」（极端减值后反转）是独立子异象，值得在 B05 极值分位单独回测。
+- B07 券商/保险天然高投资收益，剔金融后才有意义。
+- B08 注意用「期末余额同比」而非发生额；B09 白酒（存货即资产）/地产反例多，预期弱。
+- B10 健康域 > 1（收入含增值税、现金流收现口径），金融股剔除。
+- B17 覆盖密度需先探（早年报告审计意见列缺失度），稀疏则降 P1。
+- B03 修正 Jones 需要行业-年横截面回归 → 缺行业映射，P2（补行业数据后升级）。
+
+### 3.3 C 成长族（19 个）
+
+| 编号 | 因子 | 公式 | 原料字段 | 出处 | IC | 级 |
+|---|---|---|---|---|---|---|
+| C01 | 营收单季同比 | yoy(Q(REV)) | 单季差分自算 | 经典 | + | P0 |
+| C02 | 归母净利单季同比 | yoy(Q(NP)) | 同上 | 经典 | + | P0 |
+| C03 | 扣非单季同比 | yoy(Q(DNP)) | DEDUCT_PARENT_NETPROFIT 差分 | 业界 | + | P0 |
+| C04 | 营收 TTM 同比 | yoy(REV_TTM) | TTM 合成 | 业界平滑版 | + | P0 |
+| C05 | 净利 TTM 同比 | yoy(NP_TTM) | 同上 | 业界 | + | P0 |
+| C06 | 毛利 TTM 同比 | yoy(GP_TTM) | 毛利合成 | 学术（毛利动量） | + | P0 |
+| C07 | 净利加速度 | yoy(Q(NP))_t − yoy(Q(NP))_{t−4} | 两期差分 | earnings acceleration 文献 | + | P1 |
+| C08 | 营收加速度 | 同构（REV） | — | 同上 | + | P1 |
+| C09 | 增速剪刀差 | yoy(Q(NP)) − yoy(Q(REV)) | 合成 | 利润率方向代理 | + | P0 |
+| C10 | 毛利率变化 ΔGM | GM_TTM(t) − GM_TTM(t−4) | 合成 | 学术（毛利趋势） | + | P0 |
+| C11 | 净利率变化 ΔNM | NM_TTM(t) − NM_TTM(t−4) | 合成 | 同上 | + | P1 |
+| C12 | ΔROE | ROE_TTM(t) − ROE_TTM(t−4) | 合成 | Piotroski F_ROA | + | P0 |
+| C13 | 5 年营收 CAGR | (REV_年报_y / REV_y−5)^(1/5) − 1 | 年报行 | CNE6 SGRO | + | P1 |
+| C14 | 5 年净利 CAGR | 同构（NP） | — | CNE6 EGRO | + | P1 |
+| C15 | 资产增速 | yoy(TA)（`TOTAL_ASSETS_YOY` 现成） | 现成列 | Cooper et al. (2008) | − | P0 |
+| C16 | 净营运资本增速 | yoy(INVENTORY + ACCOUNTS_RECE) | 两列 | 资产增长分解 | − | P1 |
+| C17 | 投资率 | CONSTRUCT_LONG_ASSET_TTM / TA | cashflow 购建长期资产 | HXZ 投资 / FF CMA | − | P0 |
+| C18 | 投资增速 | yoy(CONSTRUCT_LONG_ASSET 年度) | 同上 | 同上 | − | P1 |
+| C19 | 净资产增速 | yoy(EQ) | TOTAL_PARENT_EQUITY | 内部积累+增发混合 | 不定 | P1 |
+
+**C 族 A 股注意点**：
+- **东财 `OPERATE_INCOME_YOY`/`PARENT_NETPROFIT_YOY` 现成列是累计口径**，与本族单季口径不同——两条路都通（现成列=快、自算差分=准），第一批建议以自算单季为准、现成列做 sanity check。
+- 单季 yoy（C01/C02）与 TTM yoy（C04/C05）同族 ρ>0.8，首批各留单季版；TTM 版在财报空窗季更稳，作备选。
+- C07/C08 基数效应：去年同期为负或极小 → 加速度爆炸，必须 winsorize + 剔除基数为负样本。
+- C10 ΔGM 在 A 股的预测力文献上优于营收趋势（毛利改善异象），**C 族副代表**。
+- C15 资产增速是 A 股验证过的强负向因子（扩张=毁灭价值），与 C16/C17/C18、E01/E02 同为「投资-融资」跨族群，见 §4 去重。
+- C13/C14 早年（2004 前）数据薄，样本起点自 2004 报起。
+
+### 3.4 D 估值族（15 个）
+
+| 编号 | 因子 | 公式 | 原料字段 | 出处 | IC | 级 |
+|---|---|---|---|---|---|---|
+| D01 | EP（TTM） | NP_TTM / MV | 自算或 valuation.PE(TTM) 倒数 | Basu (1977) | + | P0 |
+| D02 | EP（静态） | 上年年报 NP / MV | PE(静) 倒数 | 经典 | + | P0 |
+| D03 | 扣非 EP | DNP_TTM / MV | DEDUCT_PARENT_NETPROFIT | A 股特色变体 | + | P0 |
+| D04 | BP | EQ / MV | 市净率倒数 | FF HML / Barra BTOP | + | P0 |
+| D05 | SP | REV_TTM / MV | 市销率倒数 | 业界 | + | P0 |
+| D06 | CP | CFO_TTM / MV | 市现率倒数 / pcfNcfTTM 倒数 | CNE5 CETOP | + | P0 |
+| D07 | EBIT/EV | EBIT_TTM / (MV + IBD − MONETARYFUNDS) | 合成 EV | 科班质量价值 | + | P1 |
+| D08 | EBITDA/EV | (EBIT+DA)_TTM / EV | 同上 | 同上 | + | P1 |
+| D09 | GP/M | GP_TTM / MV | 合成 | Novy-Marx 价值域补强 | + | P1 |
+| D10 | 股息率 DY | 近 12 月每股现金分红（税前）/ 收盘价 | dividend.dividCashPsBeforeTax + 行情 | Litzenberger | + | P0 |
+| D11 | 分红支付率 | 年度现金分红总额 / 年报 NP | dividCashPs×股本 + PARENT_NETPROFIT | 业界 | +(弱) | P0 |
+| D12 | ln 市值 | ln(MV) | valuation.总市值 | 风险因子 | 小市值+ | P1 |
+| D13 | 预期 EP | 预告净利中值（年化）/ MV | forecast.预测数值 | 业界 | + | P1 |
+| D14 | 长史 EP/BP | peTTM/pbMRQ 倒数（1990 起含退市） | valuation_baostock | 长史分域验证 | + | P1 |
+| D15 | FCF/EV | (CFO − CONSTRUCT_LONG_ASSET)_TTM / EV | 合成 | 业界 | + | P1 |
+
+**D 族 A 股注意点**：
+- **分域红线**：A 股 EP/BP 在 2017 年前基本失效（小市值泡沫期甚至反向），2017 后显著——必须分域报 IC（2000-2016 / 2017-今），不得全域平均。D14 的 1990 起长史（含退市）就是为分域验证准备的。
+- D01 与 D02 ρ>0.9，首批只实施 D01（+D03 扣非变体，A 股政府补助多、扣非更干净）。
+- D04 负权益股（资不抵债 PB 为负）剔除或单独哑变量；银行股 BP 必须保留在池内（金融估值主力）。
+- D06 注意 akshare「市现率」与 baostock pcfNcfTTM 的 CFO 口径（TTM vs 年报）差异；psTTM/pcfNcfTTM 起始年份需探（baostock 部分估值列 2010 中段才全）。
+- D10 分红集中在 5-7 月除权——「近 12 月」窗口要跨年拼接 dividPayDate；预案公告日 vs 派息日口径选择见 §7。
+- D12 不是 alpha，是**中性化控制变量**：财务估值因子上线必配 size 中性化（§6 暗相关第一条）。
+
+### 3.5 E 资本结构与资本行为族（16 个）
+
+> 六类家族中「资本行为」按业界惯例扩为「资本结构 + 资本行为」，承接 Barra Leverage 三件套。
+
+| 编号 | 因子 | 公式 | 原料字段 | 出处 | IC | 级 |
+|---|---|---|---|---|---|---|
+| E01 | 净股票发行 NSI | ΔSHARE_CAPITAL(4 季) / SHARE_CAPITAL_{t−4} | balance.SHARE_CAPITAL（或 share_capital 表） | Pontiff & Woodgate (2008) | − | P0 |
+| E02 | 股权融资强度 | ACCEPT_INVEST_CASH_TTM / MV | cashflow 吸收投资现金 | Daniel & Titman 精神 | − | P0 |
+| E03 | 债务净发行 | (RECEIVE_LOAN_CASH + ISSUE_BOND − PAY_DEBT_CASH)_TTM / MV | cashflow 三列 | 业界 | − | P1 |
+| E04 | 资产负债率 | TOTAL_LIABILITIES / TA | 现成列 + abstract 同款 | Barra DTOA | −(弱) | P0 |
+| E05 | 有息负债率 | IBD / TA | 符号表 IBD 组装 | Barra 精神 | − | P0 |
+| E06 | 流动比率 | TOTAL_CURRENT_ASSETS / TOTAL_CURRENT_LIAB | 现成列 + abstract 同款 | Piotroski ΔLIQUID | + | P0 |
+| E07 | 利息保障倍数 | EBIT_TTM / FE_INTEREST_EXPENSE_TTM | 合成 | 信用分析 | + | P1 |
+| E08 | 现金转换周期 CCC | DSO + DIO − DPO（abstract 三周转天数现成） | abstract | 营运效率 | −(弱) | P1 |
+| E09 | 商誉占比 | GOODWILL / TA | 现成列 | 减值雷文献 | − | P0 |
+| E10 | 商誉增速 | yoy(GOODWILL) | 现成 | 并购潮信号 | −(弱) | P1 |
+| E11 | 高送转强度 | dividStocksPs（每股送+转合计）；≥0.5（10 送转 5）为高送转哑变量 | dividend.dividStocksPs | Titman et al. (NBER w29212) | 公告前+/除权后− | P1 |
+| E12 | 股东户数变化 | Δln(gdhs)（季度） | gdhs | 筹码集中 | − | P1 |
+| E13 | 十大流通股东占比变化 | Δ(Σ 占总流通股本持股比例) | top_holders | 大股东动向 | + | P1 |
+| E14 | 解禁压力 | 未来 3 月解禁市值 / MV | restricted（**列空**）/ share_capital 受限股差分 proxy | 业界 | − | P2 |
+| E15 | 回购 | 库存股变化/回购金额 | TREASURY_SHARES | 业界 | + | P2 |
+| E16 | 壳价值/微市值 | 微市值哑变量（MV 横截面 < 5 分位）× isST | valuation + valuation_baostock.isST | 壳价值文献 | 2016 前+/后− | P2 |
+
+**E 族 A 股注意点**：
+- E01 的坑：**送转股（拆股）也推高股本**，与增发摊薄是两回事——NSI 实施时用 `share_capital.变动原因` 或 E02（现金流入口径）交叉剥离；纯股本变动做「股本扩张=稀释」解读在 A 股历史上仍偏负（高送转贴权），两版都测。
+- E04/E05 金融股天然高杠杆必须剔除；E05 组装口径（含不含 LEASE_LIAB、一年内到期非流动负债）定稿钉死。
+- E11 高送转 2018 新规（高送转与减持/业绩挂钩监管）后显著衰减，且事件窗口与量价因子强重叠（§6）；dividPlanAnnounceDate（预案公告）与 dividStockMarketDate（除权）两条时点链分开测。
+- E12 与换手率/量能强相关（§6 暗相关榜第五条），列入量价交叉高危名单。
+- E14 restricted 表实为空壳文件（实测列为空）→ 缺原料；受限股份差分只能做粗 proxy，降 P2 待补采集。
+- E16 壳价值受注册制/退市制度改革冲击发生制度性断点，不可全域回测，仅作 2016 前分域研究项。
+
+### 3.6 F 预期事件族（10 个）
+
+| 编号 | 因子 | 公式 | 原料字段 | 出处 | IC | 级 |
+|---|---|---|---|---|---|---|
+| F01 | SUE（净利） | (Q(NP)_t − Q(NP)_{t−4}) / σ(过去 8 季差分) | 单季差分 | Foster (1977)；Bernard & Thomas | + | P0 |
+| F02 | SUE（营收） | 同构 Q(REV) | 同上 | 同上 | + | P0 |
+| F03 | SUE（EPS） | 同构 Q(BASIC_EPS) | BASIC_EPS | 同上 | + | P1 |
+| F04 | 预告类型分 | {预增+3, 略增+2, 扭亏+2, 续盈+1, 减亏+1, 不确定 0, 略减−1, 增亏−2, 续亏−2, 预减−3, 首亏−3} | forecast.预告类型 | 业界 | + | P0 |
+| F05 | 预告幅度 | 业绩变动幅度（区间中值，%） | forecast.业绩变动幅度（预测数值已是中值） | 业界 | + | P0 |
+| F06 | 披露及时性 | NOTICE_DATE − REPORT_DATE（天） | income 两列相减 | 早报喜晚报忧（A 股实证） | 早=+ | P1 |
+| F07 | 预告兑现差 | (实际 NP − 预告中值) / abs(预告中值)（同 REPORT_DATE 配对） | forecast + income join | 预告保守度 | 高兑现=+ | P1 |
+| F08 | 快报增量 | express.净利润-同比增长 − 上季 TTM 已披露推算的同比 | express + income | 信息差（快报早于年报 1-2 月） | + | P0 |
+| F09 | 预告修正 | 同一报告期多次预告：末次方向 vs 首次 | forecast.公告日期 分组 | 业界 | 下修=− | P2 |
+| F10 | 盈余惊复合 | sign(F01)×F04（SUE 与预告类型一致性） | 合成 | 业界 | + | P2 |
+
+**F 族 A 股注意点**：
+- F01 用**净利润绝对额**而非 EPS：免受送转除权稀释扰动（历史 EPS 列不回溯调整）。
+- F04 实测预告类型枚举 = {不确定, 略增, 续盈, 预增, 减亏, 略减, 扭亏, 增亏, 预减}；**减亏/增亏语义在亏损域特殊**（减亏=利好但绝对值仍亏），建议单独做亏损域子检验，不要简单塞进有序分。
+- 预告**强制披露**只覆盖部分情形（亏损/扭亏/±50% 大幅变动，规则历年变）→ 预告因子池子有选择偏差，报告时必须披露样本覆盖率；无预告 ≠ 无消息。
+- forecast 表 2020Q1 起才有（26 期）→ F04/F05 回测窗口只有 2020+，注意这个批的样本长度短板；2015-2019 可用东财接口回补（ak-quarter 同源），列为可选补数项。
+- F08 快报与年报披露间隔 1-2 个月，是 A 股独有的「提前量」信息差，覆盖同样不全。
+- PEAD 持续期 A 股 3-6 个月（大摩基金研究 + 有限注意力文献），调仓频率按月即可吃到主体。
+- **F01 与 C02 是近亲**：SUE 本质 = 单季净利同比的标准化版，预期 ρ 0.6-0.8；区别在标准化（横截面可比）与事件时窗（PEAD 从公告日起算）。实证相关出来前两族都保留，出来后合并（§4）。
+
+---
+
+## 4. 家族内去重建议
+
+### 4.1 族内（首批实施前预裁）
+
+| 族 | 高相关群 | 主代表 | 变体（缓实施/对照） |
+|---|---|---|---|
+| A | ROE 三兄弟（A01/A02/A03） | **A01 ROE_TTM** | A02 扣非（A 股特色，保留）、A03 平均 |
+| A | GP/A 与 GM（A05/A06） | **A05 GP/A** | A06 GM（行业感知） |
+| A | ROA 群（A04/A09/A10/A12） | **A04 ROA（简版）** | A09 含息 / A10 EBIT/TA / A12 ROIC（口径递进，各留一个对照） |
+| A | 利润率群（A06/A07/A08） | A07 NM | A08 OPM（ρ>0.9 候选裁撤） |
+| B | 应计双胞胎（B01/B02） | **B01 TACC** | B02 净现比（对外展示用） |
+| B | 非主营依赖三件（B04/B06/B07） | **B04 扣非差** | B06/B07（子维度保留） |
+| B | VSIG 三胞胎（B13/B14/B15） | **B13 盈利波动** | B14/B15（CNE6 完整性保留一个即可） |
+| C | 单季 vs TTM 同比（C01/C04、C02/C05） | **C01/C02 单季版** | C04/C05 TTM 版 |
+| C | 加速度双（C07/C08） | C07 净利加速度 | C08 |
+| C | 利润率趋势三角（C09/C10/C11） | **C10 ΔGM + C09 剪刀差** | C11 ΔNM（与 C09 近同构） |
+| D | EP 双口径（D01/D02） | **D01 EP_TTM（+D03 扣非）** | D02 静态 |
+| D | EV 群（D07/D08/D15） | D07 EBIT/EV | D08/D15 |
+| E | 外部融资三件（E01/E02/E03） | **E01 NSI + E02 股权融资强度** | E03 |
+| E | 杠杆双（E04/E05） | **E05 有息负债率** | E04（Barra DTOA 对照） |
+| E | 商誉双（E09/E10） | E09 | E10 |
+| F | SUE 三口径（F01/F02/F03） | **F01 净利 + F02 营收** | F03 EPS（除权扰动） |
+
+### 4.2 跨族（实施后用数据裁）
+
+| 跨族群 | 预期 ρ | 处置 |
+|---|---|---|
+| **投资-融资扩张群**：C15 资产增速 / C16 / C17 投资率 / C18 / E01 NSI / E02 股权融资 / E03 | 0.4-0.6 | 同为「扩张=毁灭价值」叙事；首批全算，族分析后留 C15+C17+E01 三代表 |
+| **F01 SUE ↔ C02 净利单季同比** | 0.6-0.8 | 标准化差异 + PEAD 时窗差异；实证后决定合并或分立 |
+| **A13 CFO/TA ↔ B01 TACC** | 中负 | 一个看现金流回报、一个看应计偏离，理论互补；数据说了算 |
+| **D10 股息率 ↔ E11 payout** | 中 | 分母不同（价格 vs 盈利），都留 |
+| **D06 CP ↔ B01 TACC** | 中负 | CP 高=低应计的估值面镜像，报告时并列 |
+
+---
+
+## 5. 优先级分级汇总与量级
+
+### 5.1 分级定义
+
+- **P0（50 个）**：原料现成（列直接在库）+ 学术/业界双验证 + 纯比值/差分（无回归、无多表配对）——**第一批直接实施**。
+- **P1（40 个）**：需推导（TTM 构造、复合条件、事件日期链、多表 join、16 季滚动窗）或验证面较弱——第二批，依赖第一批打好的单季化/TTM/PIT 底座。
+- **P2（6 个）**：原料不足或 A 股制度存疑——B03 修正 Jones（缺行业映射）、E14 解禁（表空）、E15 回购（未采集）、E16 壳价值（制度断点）、F09 预告修正（解析成本）、F10 复合。每项缺什么：行业映射 / restricted 采集 / 回购表 / 制度分段研究 / 预告分组解析 / 前置因子稳定。
+
+### 5.2 量级总表
+
+| 族 | 总数 | P0 | P1 | P2 |
+|---|---|---|---|---|
+| A 盈利能力 | 17 | 10 | 7 | 0 |
+| B 盈利质量 | 19 | 10 | 8 | 1 |
+| C 成长 | 19 | 11 | 8 | 0 |
+| D 估值 | 15 | 8 | 7 | 0 |
+| E 资本结构与行为 | 16 | 6 | 7 | 3 |
+| F 预期事件 | 10 | 5 | 3 | 2 |
+| **合计** | **96** | **50** | **40** | **6** |
+
+考虑 §4 去重后，**第一批实际实施建议 30-35 个**（50 个 P0 去掉同族变体），一个季度内可完成计算+评估管线打通。
+
+---
+
+## 6. 与量价因子批的暗相关风险（上线必检）
+
+量价批 227 因子 / 62 effective 的族结构（族 1 量能收缩 35 个 / 族 2 量价背离 16 个为代表）与财务批的四条高危交叉：
+
+| # | 交叉对 | 机制 | 预期强度 | 处置 |
+|---|---|---|---|---|
+| 1 | **D 估值族 × 规模/流动性** | A 股小市值=高 PE/高换手，EP/BP 与 ln(流通市值) ρ 约 −0.3~−0.5；量价族 1「量能收缩」与流动性→市值同源 | 高 | 每个财务因子报 IC 时**同步报 size 中性化后 IC**（D12 ln 市值作控制变量）；跨批 rank 相关矩阵第一批就跑 |
+| 2 | **F SUE/预告 × 价格动量** | 盈余动量≈价格动量的基本面面；A 股预告前抢跑（公告前 price run-up） | ρ 0.3+ | PIT 严格 NOTICE_DATE/公告日对齐；SUE 上线前先对 20/60 日动量做正交残差版对照 |
+| 3 | **B 应计族 × 换手/波动** | 高应计+次新+高送转=高换手高波动的「炒作代理」；与量价批反转/波动族交叉 | 中高 | B01 极值分位单独看与波动族的重叠 |
+| 4 | **E12 户数变化 × 流动性** | 户数变化≈换手率的低频版 | ρ 可达 0.5+ | E12 直接列入量价交叉高危名单，实施时对换手率正交 |
+| 5 | **低波动 × 低估值** | 彩票偏好：高波动股同时是低 EP 股，低波异象与价值因子同向 | 中 | 若 62 effective 含波动族，双 IC 并列报告 |
+| 6 | **财报季窗口时变重叠** | 财务因子季频→日频前向填充，因子自相关 ~0.98；财报季（4/8/10 月底）信息集中释放时与量价因子重叠瞬时放大 | 时变 | 重叠检验分「全期」与「财报季窗口」两套报告 |
+
+**检验协议**：直接复用量价批互证管线（227 因子 672 组 ICIR 相关 + 62 effective 族分析同款方法）——财务批内部先做去重（§4），再与量价 62 effective 做跨批 Spearman rank 相关，|ρ|>0.7 归并登记。
+
+---
+
+## 7. 实施口径红线（写给第一批 Execute）
+
+1. **单季差分**：Q = C_t − C_{t−1}（年内）；Q1=C1；缺上期置 NaN 不填 0。差分前先按 (SECUCODE, REPORT_DATE, UPDATE_DATE) 去重取最新（重述行）。
+2. **TTM**：上年年报 + 本年累计 − 上年同期累计；不足 4 季 NaN。
+3. **PIT**：NOTICE_DATE ≤ 决策日；forecast 用「公告日期」、dividend 用 dividPlanAnnounceDate（研究除权后行为才用 dividStockMarketDate/dividPayDate）；快报用 express.公告日期。
+4. **单位解析**：forecast.预测数值实测已是「元（区间中值）」数值列（如 30000000.0），业绩变动幅度为 % 数值；三表全元。若历史文件出现「万元/亿元」字符串混入，解析函数按后缀转换并打覆盖率日志。
+5. **金融股剔除**：盈利质量/成长/费用类族剔金融（判型规则 §1.2 R4）；估值族保留金融并单独看子域 IC。
+6. **北交所剔除**：92xxxx/8xxxxx（三表空 + 实盘 universe 主板+创业板）。
+7. **幸存者偏差声明**：沪深退市 355 + 北交 258 三表缺失 → 财务因子在退市密集期（2001-2005、2019-2021）偏乐观；长史分域验证一律用 valuation_baostock（1990+ 含退市）跑 D14 平行版。
+8. **准则断点登记**：2007 新准则 / 2018Q3 研发单列 / 2019 金融工具（信用减值+使用权资产）/ 2020 收入准则（合同资产·负债）——触及的因子（A15、B05、B08/B09、D 类）分段报 IC。
+9. **对账**：三表自算指标 vs financial_abstract 现成指标（ROE/毛利率/负债率/周转率）抽样对账，对不上先查口径再查代码。
+10. **预告覆盖率**：F04/F05/F07 输出必附当期覆盖率（强制披露规则下的选择偏差）。
+
+---
+
+## 8. 参考来源
+
+**学术**：Piotroski (2000, JAR)；Sloan (1996, TAR)；Ball & Brown (1968)；Bernard & Thomas (1989)；Foster (1977)；Cooper, Gulen & Schill (2008, JF)；Pontiff & Woodgate (2008, JF)；Daniel & Titman (2006)；Novy-Marx (2013, JFE)；Hou, Xue & Zhang (2015, RFS)；Fama & French (2015)；Balakrishnan, Blouin & Guay (2010)；Dechow, Sloan & Sweeney (1995)；Basu (1977)。
+
+**A 股验证**：[Jansen (2021) Anomalies in the China A-share market, PBFJ](https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0927538X21001141)；[《金融研究》中国公募基金挖掘了股票市场异象吗（87 异象检验）](http://www.jryj.org.cn/CN/abstract/abstract1100.shtml)；[Titman 等 (NBER w29212) 高送转与散户操纵](https://www.nber.org/system/files/working_papers/w29212/w29212.pdf)；[Chen & Xiong 涨跌停与市场行为](https://www.princeton.edu/~wxiong/papers/PriceLimit.pdf)；[有限注意力与 A 股 PEAD](http://dianda.cqvip.com/Qikan/Article/Detail?id=7104818948&from=Qikan_Search_Index)；[PEAD 综述](https://zhuanlan.zhihu.com/p/164595202)；[大摩基金研究：A 股 PEAD 3-6 个月](https://www.morganstanleyfunds.com.cn/news/newsviews/52318)。
+
+**业界体系**：[Barra CNE5S 十因子计算方法（zhiqiang.org）](https://zhiqiang.org/finance/barra-cne5s-methodology.html)；[Barra 价值因子（知乎）](https://zhuanlan.zhihu.com/p/121679764)；[CNE6 模型介绍（BigQuant）](https://bigquant.com/wiki/doc/ca0QV0jOzu)；[Barra_CNE6 开源复现](https://github.com/ShiliangZhang-nku/Barra_CNE6)；[JQData 财务数据文档](https://www.joinquant.com/help/api/doc?name=JQDatadoc&id=10547)。
+
+**GTJA191 勘误依据**：[DolphinDB gtja191Alpha 模块文档（入参仅量价列）](https://docs.dolphindb.com/zh/modules/gtja191Alpha/191alpha.html)；[BigQuant Alpha191 公式](https://bigquant.com/wiki/doc/Pyf0TYya6H)。
+
+**内部**：`docs/fundamental_corpus_probes_20260906.md`（原料摸底）；`docs/factor_research/2026-08-20-factor-library-survey.md`(因子库全景)；融合 spec §19.7（数据缺口与 valuation_baostock 长史）；NAS 实测探针（本文 §1.1 全部列名 2026-09-07 当日读取 parquet schema 而来）。