docs: add 2026 WorldQuant research knowledge base
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# Alpha 优化：按失败原因做实验
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仅依据 2026 新帖整理。先保存原表达式、完整 settings、PnL、所有检查原值，再一次改变一个结构问题。优化目标应包括收益、成本、稳健性和组合增量，不能只追求过线。总框架来源：[普通 Alpha 到顶级 Alpha 的优化执行手册](https://support.worldquantbrain.com/hc/en-us/community/posts/42549574041367)（2026-08-07）。
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## 诊断顺序
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| 观察 | 先检查 | 可比较的处理 | 停止信号 |
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| PnL 平坦或突然断崖 | 字段停更、覆盖、缺失和常数 | 有限回填、更新频率检查 | 新近没有有效数据 |
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| Weight concentration | 有效股票数、稀疏组、极值 | 数据修复、尾部处理、适当平滑 | 指标改善只因缩小了样本 |
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| 换手高、margin 低 | 信号时效和收益来源 | decay、hump、事件触发 | 换手降但收益与稳健性同步崩溃 |
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| Robust/Sub-universe 失败 | 规模、流动性、地区分层 | 针对机制的分组和中性化对照 | 只有精确分界或参数能过线 |
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| Ladder/近年弱 | 分段 PnL、极端年份和单股 | 尾部压缩、机制更新 | 依赖旧年份利润或单一事件 |
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| SC/PC 高 | 同族结构、字段和已有池 | 先结构/数据换源，再少量变体 | 多轮微调仍处同一高相关簇 |
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这是建议顺序，不是固定平台公式。
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## 1. 降换手：评估信息损失
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2026 对比帖列出 `ts_mean`、hump、目标换手类算子和 `trade_when`，未证明有统一最优者。另一个案例将 decay 从 5 加到 20，作者报告换手 0.55→0.30、Sharpe 1.3→0.9，展示平滑的代价。来源：[降低【turnover】的几种方法对比分析](https://support.worldquantbrain.com/hc/en-us/community/posts/41849925214231)（2026-07-10）、[【换手治理】低换手≠稳健：turnover 的三个隐形侵蚀点，和 trade_when 别用反了（USA/TOP3000/D1）](https://support.worldquantbrain.com/hc/en-us/community/posts/42065262268567)（2026-07-19）。
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比较短、中两个平滑窗口和原始基线，同时看近期 PnL、收益、margin、覆盖、信号相关、持仓时间和平台高换手检查。目标换手参数不保证实现值，不能未经单位核验把 0.15 称为年化换手。
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Python 案例中“先平滑再 rank”帮助降换手，但评论指出 turnover、returns ratio 和 PnL realization horizon 不同步。来源：[【Python Alpha 挑战赛】高换手率因子优化经验分享](https://support.worldquantbrain.com/hc/en-us/community/posts/41551682155799)（2026-06-28）。降换手不意味着通过所有高换手测试。
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## 2. trade_when：先看条件覆盖与持仓延续
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低覆盖 insiders 案例中，门控和常数回退造成 Full 通过、Sub 失败。帖子给出的 20%、5–10% 是经验警戒值。来源：[【Python Alpha】trade_when 参数调优](https://support.worldquantbrain.com/hc/en-us/community/posts/41447270247703)（2026-06-24）。
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必须核查具体条件、保持旧仓与退出的区别；常数值经后续标准化和中性化后不必然等于空仓。比较门控单独、主信号单独、两者组合，并报告有效持仓数、触发频次和最长持有时间。不要把条件写反，也不要以减少样本掩盖无效股票。
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## 3. 集中度与缺失
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MEA 案例报告衰减后换手与 Fitness 大幅改善，但覆盖和指数衰减的作用没有被分别隔离。来源：[MEA TOP400 从 CONCENTRATED_WEIGHT 阻塞到全部通过：一次完整的 Alpha 优化记录](https://support.worldquantbrain.com/hc/en-us/community/posts/40962462282007)（2026-06-04）。EUR 案例强调时间覆盖与横截面股票覆盖不同。来源：[EUR TOPCS1600的经验：解决Robust universe Sharpe / Sub-universe Sharpe / Weight concentration 问题](https://support.worldquantbrain.com/hc/en-us/community/posts/38669179039255)（2026-02-26）。
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建议先画有效样本数和最大权重，再决定是否填充、平滑或舍弃数据。若靠同行填充通过，需要把同行成分作为独立对照。
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## 4. Robust 与子地区表现
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GLB 子区优化讨论涉及窗口、STATISTICAL 和 winsorize；帖子中的阈值只反映当时对象，应保留完整 region、universe、delay、alpha 类型核验。来源：[【MCP WorkFlow】靠这套GLB地区优化工作流，RA直接入账55刀（附核心模板）](https://support.worldquantbrain.com/hc/en-us/community/posts/41550783184663)（2026-06-28）。
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ASI/IND 帖尝试按规模过滤或分层拼接。来源：[如何通过【Robust universe Sharpe and returns】检测的一些尝试](https://support.worldquantbrain.com/hc/en-us/community/posts/39920503976087)（2026-04-22）、[【Community Leader -因子构造 💎】拯救IND地区Robust universe Sharpe测试不通过的一个新思路](https://support.worldquantbrain.com/hc/en-us/community/posts/37525915867671)（2026-01-08）。ASI 另一例通过改变 Main/Robust 相对表现过线，评论质疑样本缩小与过拟合。来源：[ASI MINVOL1M市场Robust Universe优化案例](https://support.worldquantbrain.com/hc/en-us/community/posts/37473718017175)（2026-01-06）。这些是诊断线索，不能把降低主 Sharpe 作为研究目标。
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先展示国家、规模、流动性和多空腿的表现，再提出结构修改；保留原 Universe 对照，并检查邻近分界。如果差距很大且无机制解释，放弃通常比不断加算子更合理。
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## 5. Ladder 与尾部
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`rank_by_side` 实例报告 Ladder 从 0.28→2.44，同时 margin 下降；只能说明该例可能受极值影响。来源：[使用rank_by_side改善2year_sharpe/ladder_sharpe](https://support.worldquantbrain.com/hc/en-us/community/posts/42187744015767)（2026-07-24）。
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比较最大单股贡献、各年收益和多空两侧分布。若只把极端样本压掉才改善，需验证尾部是否真实错误；不能默认极端新闻一定是噪声。
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## 6. 参数稳健性与跨地区
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社区提出 decay±5、参数±20%和多个中性化对照，具体范围均是建议。来源：[Alpha稳健性检验代码](https://support.worldquantbrain.com/hc/en-us/community/posts/38234815701911)（2026-02-07）、[穿透参数迷雾：量化策略的敏感度分析与鲁棒性构建](https://support.worldquantbrain.com/hc/en-us/community/posts/39854893045655)（2026-04-19）。测试应寻找宽阔稳定区间，同时保留时间切分；参数稳定不能代替样本外稳定。
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跨地区原样复制可能因覆盖、频率和中性化失效。来源：[【2个月提交220个RA经验分享】跨地区通用规律：哪些经验换个 Region 还能用？](https://support.worldquantbrain.com/hc/en-us/community/posts/42259186135831)（2026-07-27）、[【验证纪律】同一表达式跨 universe 跑：region regime 错配导致的指标分裂](https://support.worldquantbrain.com/hc/en-us/community/posts/41854026316055)（2026-07-10）。至少区别“字段不适配”与“经济机制不适配”，不要把多个地区试到一个成功当成迁移证明。
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## 7. 相关性：先改变信息，再讨论技巧
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CHN risk72 案例持续替换算子和 blend，PC 仍高；更换数据源后才有突破。来源：[CHN Python Alpha 踩坑实录：risk72 死磕 prod_corr 无果，换 virgin 数据集才过关](https://support.worldquantbrain.com/hc/en-us/community/posts/41279111112855)（2026-06-16）。先计算同族候选与基线的相关性，可以节省昂贵 PC 查询，但低 SC 不保证低 PC。来源：[PC限流的破解小窍门：基于SC的PC优化方法](https://support.worldquantbrain.com/hc/en-us/community/posts/38120459173143)（2026-02-03）。
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记录提交前候选的 pairwise 矩阵和质量；提交一条会改变后续检查背景。来源：[【新人笔记】Pairwise Correlation：提交前先想清楚提交顺序](https://support.worldquantbrain.com/hc/en-us/community/posts/41903649174807)（2026-07-12）。低相关是组合约束，不能补偿无收益或低 margin；更多见 [组合优化](portfolio-and-correlation.md)。
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## 一次优化的最小交付
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基线与变体的唯一差异、机制解释、全部检查变化、分期表现、覆盖/成本变化、候选池相关、下一步与停止理由。任何 PENDING、WARNING、缺失检查都单列；不把“未发现失败”写成 PASS。
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# 组合优化：质量、相关性与实际组件
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本页只引用今年新帖。论坛建议中的人数、阈值和收益是作者经验；当前平台资格与口径见 [组合与 Osmosis](../04-platform/portfolio-osmosis.md)。
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## 单 Alpha 与组合增量
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两个单 Alpha 表现良好，若 PnL 高相关，新增边际贡献可能很小。先看质量，再看相关和集中度，最后分配权重。来源：[【经验总结】Osmosis / OSM：根本原理、Alpha 池筛选与点数分配方法](https://support.worldquantbrain.com/hc/en-us/community/posts/40346082255255)（2026-05-09）。高换手、低 margin 的 IND 子 Alpha 曾被放入多个 SA，作者报告组合受损。来源：[【Combined Alpha Performance】踩坑分享，纯新手comb -2+](https://support.worldquantbrain.com/hc/en-us/community/posts/40533711115927)（2026-05-17）。
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建议对照现有池与新增后的池：使用相同风险尺度、费用和时段，检查分地区贡献、回撤和滚动表现。不能只凭表达式不同判断独立。
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## Selection 与 Combo
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社区案例提出 50–100 个较好组件、从简单 combo 再测试多窗口，但没有独立验证其普适性。来源：[SUPER Alpha 构建实战：Selection 与 Combo 表达式设计策略](https://support.worldquantbrain.com/hc/en-us/community/posts/41076241014423)（2026-06-09）。数量与窗口属于超参数，需要保留同池简单基线，避免 Selection 和 Combo 同时大规模搜索。
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去重应同时记录请求和实际命中的 `alpha_ids`；相同 selection 在不同时间可能选择不同池，不同 selection 也可能命中同池。来源：[SuperAlpha 去重的一点小坑：只看 selection 可能还不够](https://support.worldquantbrain.com/hc/en-us/community/posts/40936186021271)（2026-06-03）。详见 [实验台账](../03-engineering/experiment-ledger.md)。
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## 本地相关性只能在已知样本上校准
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今年 Self 复现帖用 `daily-pnl` 的特定起始日计算 Pearson，在六对样本上报告非常小的误差。该日期是作者实验结论，不能固化为平台永恒窗口。来源：[把 Self-Correlation 搬到本地：用 daily-pnl 精确复现平台口径（实测最大误差 0.00004）](https://support.worldquantbrain.com/hc/en-us/community/posts/42721824181271)（2026-08-14）。
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另一帖补齐漏掉的 25 个 Alpha 后，PPC 由 0.4486 升到 0.4885，说明缓存完整性会改变结论。来源：[本地check ppc的完整方法及代码，助你GLB PPA开发一臂之力](https://support.worldquantbrain.com/hc/en-us/community/posts/43085454784535)（2026-08-29）。Self、Prod、Power Pool 的对象池和检查语义应分开；只有个人 PnL 不能重建未取得的生产库。
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## 候选筛选与提交顺序
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把候选视作相关图，节点质量作为权重，比每簇机械留一个更合理。来源：[我的Alpha提交算法进化史：从团划分剪枝到最大权重独立集](https://support.worldquantbrain.com/hc/en-us/community/posts/39857630237591)（2026-04-19）、[【代码分享】相关性剪枝，减少无效回测，拷贝即用](https://support.worldquantbrain.com/hc/en-us/community/posts/39659860284695)（2026-04-10）。它仍是候选选择模型，估计误差和未来相关变化不会因此消失。
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不要未经目标核验就把负相关和正相关一起取绝对值作为冲突；也不能只求低相关候选数量。需要检查质量、成本、同源暴露以及增加候选后的边际改善。提交前重验最新平台检查，历史矩阵只供预筛。
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## Combined、Osmosis 和 Base 不混用
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今年案例描述 Combined 指标改善，不能据个人经历推断确定的收入公式；Combined Selected、Power Pool/OS Combine、Osmosis 排名是不同层级。来源：[os rank全球第一对我的os combine的影响？以及如何通过os rank判断自己的oscombine的涨跌！](https://support.worldquantbrain.com/hc/en-us/community/posts/41428076834583)（2026-06-23）、[【组合层心法】Combined Alpha 冲 2.0 不是堆出来的：一条四季爬升线里的少交比多交强](https://support.worldquantbrain.com/hc/en-us/community/posts/43006316208151)（2026-08-26）。
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Osmosis 社区帖称有多个 Region×Delay、每赛道 Alpha 数量与点数要求；具体资格和锁定时区未由本轮完整核实，不将该帖直接升级为当前官方规则。来源：[🌟 玩转 Osmosis：让你的 Alphas 成为最高 2 倍收益放大器！(机制详解与实操指南)](https://support.worldquantbrain.com/hc/en-us/community/posts/43002825233687)（2026-08-26）。
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关于低 PC 与高 Fitness 的取舍，社区有单变量实验支持按质量预算思考，不能只追最低 PC。来源：[关于降Prod Correlation的实践（一）](https://support.worldquantbrain.com/hc/en-us/community/posts/39118594803095)（2026-03-18）。具体权重和阈值需要依据你的池验证，本任务未修改组合、提交 Alpha 或分配点数。
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