SignalReady阶段

Signal Ready 阶段 - 因子合同冻结

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1. 阶段定位

SignalReady 的职责是冻结横截面因子的正式定义，而不是提前宣布它是赢家。

它回答的问题是：

这个因子到底是什么，以什么角色存在，用什么组合表达，采用什么中性化语义？

SignalReady 是“因子合同层”，不是“统计胜利层”。

推荐主链：

Mandate
  -> DataReady
  -> SignalReady
  -> TrainFreeze
  -> TestEvidence
  -> BacktestReady
  -> HoldoutValidation

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2. 本阶段只冻结什么

SignalReady 只冻结五组内容：

• factor_identity
• factor_role_contract
• factor_structure_contract
• neutralization_policy
• delivery_contract

其中必须显式给出：

• factor_role: standalone_alpha | regime_filter | combo_filter
• factor_structure: single_factor | multi_factor_score
• portfolio_expression: long_short_market_neutral | long_only_rank
• neutralization_policy: none | market_beta_neutral | group_neutral

如果是 multi_factor_score，第一版只能是确定性组合公式，不能在这里引入训练后学权重。

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3. 本阶段不该做什么

禁止事项：

• 用 IC / IR / Sharpe / 回撤 作为 SignalReady formal gate
• 在本阶段用全样本结果做因子去重
• 在本阶段根据 Test 或 Holdout 表现回写因子定义
• 在本阶段偷偷重写 DataReady 的 panel key、eligibility 或时间边界
• 用单资产命中率、best horizon 之类时序主线措辞描述横截面因子

SignalReady 可以写“预期方向”和“交付字段”，但不能写“因子已经通过统计检验”。

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4. 必需输入

建议至少有以下输入：

• panel_manifest.json
• asset_universe_membership.parquet
• eligibility_base_mask.parquet
• csf_data_contract.md
• stage_completion_certificate.yaml

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5. 必需输出

建议至少产出以下 artifact：

• factor_panel.parquet
• factor_manifest.yaml
• factor_coverage.parquet
• factor_contract.md
• factor_field_dictionary.md
• signal_gate_decision.md
• artifact_catalog.md
• field_dictionary.md

factor_manifest.yaml 至少应包含：

factor_id: MOM_20D
factor_role: standalone_alpha
factor_structure: single_factor
portfolio_expression: long_short_market_neutral
neutralization_policy: market_beta_neutral
 
inputs:
  raw_factor_fields:
    - close
  derived_factor_fields:
    - ret_20d
 
time_semantics:
  signal_timestamp: close_time
  available_after: next_bar_open

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6. Formal Gate

FG-1: 因子身份明确

• 因子 ID 唯一
• 输入字段明确
• 变换链明确
• 时间语义明确

FG-2: 因子角色明确

• 明确是 standalone_alpha、regime_filter 还是 combo_filter
• 不允许“后面再决定角色”

FG-3: 因子结构明确

• 明确是 single_factor 还是 multi_factor_score
• 若为多因子，组合公式必须确定性、可复现

FG-4: 投组合表达与中性化策略明确

• portfolio_expression 明确
• neutralization_policy 明确
• 若为 group_neutral，所用 taxonomy 版本必须可追溯

FG-5: 交付物真实存在

• factor_panel.parquet 真实生成
• factor_manifest.yaml 与 factor_contract.md 一致
• factor_coverage.parquet 能解释缺失与覆盖

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7. Audit Gate

SignalReady 可以记录但不应越界的审计项：

• 因子覆盖度
• 因子缺失模式
• 输入字段稳定性
• 新币与稳定币处理语义

这些是合同层审计。
它们不能替代独立样本上的统计证据。

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8. 常见反模式

反模式 1：把 SignalReady 写成单因子绩效报告

错误写法：

• “至少 50% 因子 |IC| > 0.02”
• “多空收益年化 > 5% 才能进入下一阶段”

这些都属于 TestEvidence，不属于 SignalReady。

反模式 2：全样本去重

错误写法：

• 用全样本相关性矩阵决定保留哪些因子
• 用未来表现倒推“哪个因子家族该删”

这会把下游信息倒灌回因子定义。

反模式 3：在本阶段学权重

错误写法：

weights = fit_model(X_train, y_train)

这已经是 TrainFreeze 之后的事情，不应在 SignalReady 里发生。

反模式 4：角色和表达不冻结

如果没有明确 factor_role 和 portfolio_expression，下游每个人都会按自己的理解消费同一个因子。

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9. 与下一阶段的交接

TrainFreeze 只能在已冻结的 Signal 合同上学习训练窗尺子，不能重开以下轴：

• factor expression
• raw / derived fields
• factor role
• factor structure
• portfolio expression
• neutralization policy

下一阶段主要依赖：

• factor_panel.parquet
• factor_manifest.yaml
• factor_coverage.parquet
• factor_contract.md

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10. 一句话标准

SignalReady 完成后，任何人看到 artifact 都应该能复现同一个因子，而不是各自脑补一版“他真正想表达的信号”。