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—— 当失败条件先行之后，哪些因子还“配得上”被立项

一、一旦失败条件前置，因子世界会发生一次塌缩

在前两篇中，我们已经完成了两件不可逆的事：

1. 否定了“未经裁决就进入回测调参”的黑工厂范式

2. 确立了一个硬约束：失败条件必须先于收益存在

这一约束一旦成立，量化因子世界不会“进化”，
而是会发生一次结构性塌缩。

很多你曾经见过、用过、甚至“跑得还不错”的因子，
会在这一刻直接失去合法身份。

原因不是它们不赚钱，
而是它们无法回答一个问题：

如果这个因子失败了，
失败是由什么现实结构触发的？

回答不了这个问题的因子，
在可控体系里，连“实验资格”都没有。

二、总判词：因子世界只剩下两类

在“失败条件先行 / 可控 AI”视角下，
因子不再按以下方式分类：

• 技术形态（动量 / 反转 / ML / 基本面）

• 学术来源（论文 / 因子库）

• 表现形式（alpha / 风险因子 / 单因子 / 组合）

所有这些分类，都会失去一阶意义。

最终只剩下一个划分：

✅可被结构性失败条件约束的因子
❌只能被收益结果评价的因子

前者，才进入高质量因子候选集。
后者，天然是黑工厂友好型因子。

三、什么叫“可被结构性失败条件约束”？

不是看它准不准，
只看一件事：

这个因子，是否内含可被独立观测的“生存前提”？

也就是说，在不看收益的情况下，你是否能够说明：

• 它依赖什么结构存在

• 这个结构什么时候会消失

• 消失时，现实世界会发生什么变化

能做到这一点的，
才具备“失败可裁决性”。

在实践中，这样的因子来源会自然收敛到四大合法谱系。

四、四大“合法因子谱系”

🧩 第一类：结构依赖型因子（Structure-Bound）

这类因子的本质不是预测价格，
而是作为某种市场结构是否存在的探针。

它们依赖的不是“趋势”，
而是：

• 参与者的异质性是否存在

• 撮合 / 做市机制是否稳定

• 期限结构是否明确

• 微结构摩擦是否持续

• 制度性约束是否有效

这类因子的失败条件非常清晰：

结构消失，而不是收益变差。

例如（不涉及任何公式）：

• 流动性压力是否仍可被吸收

• 期限结构是否仍有稳定斜率

• 微结构不对称是否被抹平

• 跨市场锚定关系是否断裂

它们的共同特征是：

你可以先描述“如果这个结构不存在，市场会长什么样”。

这正是失败条件天然生长的土壤。

🧩 第二类：约束违背型因子（Constraint-Violation）

这类因子不是“alpha”，
而是对“不可能长期成立状态”的检测器。

它们来自：

• 套利约束

• 会计恒等

• 制度边界

• 风险中性关系

• 可复制组合关系

这类因子的失败条件往往是规则级的：

• 市场是否允许长期违背该约束

• 制度是否发生变化

• 成本或摩擦是否改变

在可控体系里，这类因子非常高级，因为：

• 失败条件可直接写成规则

• 行为后果可直接制度化

• 它们天然适合作为系统级因子

而不是“单策略 alpha”。

🧩 第三类：机制映射型因子（Mechanism-Mapped）

这类因子来源于明确存在的交易或博弈机制。

它们不关心价格“想不想涨”，
而关心：

• 谁被迫交易

• 谁在被动对冲

• 谁在承担库存

• 谁在滚动头寸

• 谁在被动再平衡

它们的失败条件不在价格上，
而在机制链条上：

• 参与者结构变化

• 规则或产品形态改变

• 对冲方式改变

这类因子有一个极强的优势：

在完全不跑回测的情况下，
你就能画出“机制断裂后的世界会是什么样”。

这是黑工厂因子永远做不到的事。

🧩 第四类：状态诊断型因子（State-Diagnostic）

这类因子不是用来直接下单的。

它们的输出不是“买 / 卖”，
而是：

• 市场是否仍可预测

• 策略是否有生存环境

• 风险是否正在积累

• 系统是否应进入保护态

例如：

• 拥挤度

• 参与者切换

• 波动形态稳定性

• 横截面结构健康度

这类因子的合法性在于：

它们的失败条件本身，就是系统级触发信号。

在可控体系里，它们的地位会被显著抬高，
因为它们直接服务于：

“是否允许系统继续冒险”。

五、哪些因子天然属于“黑工厂友好型”

判断标准极其简单：

凡是其唯一失败标准是“最近收益不好”的因子，
全部天然属于黑工厂。

典型包括：

❌ 1️⃣ 纯统计形态因子

• 奇异技术指标组合

• 高阶滤波 / 差分

• 自动特征工程

• embedding / auto-factor

它们没有生存前提，
只有“表现不好”。

❌ 2️⃣ 结果反推型因子

• 从回测中挖出来的 pattern

• 事后叙事包装的逻辑

• “某几年有效”的因子

• 只有收益、没有机制的论文因子

它们的失败条件只能写成一句话：

“未来不像过去”。

这是不可裁决的。

❌ 3️⃣ 高自由度学习型因子

• 黑箱 ML

• 表示学习

• 大规模特征筛选

不是说它们没用，
而是：

在失败条件先行的体系里，
它们不能作为一级因子存在。

因为你无法在收益出现前，
写出它们的死亡条件。

六、一次关键转移：从“预测器”到“系统构件”

在这一重排之后，因子角色会发生根本变化：

• 从“预测收益”
  → 转为“结构探针 / 约束器 / 状态触发器”

• 从“单因子 alpha”
  → 转为“系统级部件”

• 从“调参能力”
  → 转为“失败建模能力”

这一步，决定的是：

谁在做系统工程，
谁在做黑工厂。

七、第三条硬结论

这一篇，同样可以只留下这一句：

当失败条件成为因子立项的第一约束，
高质量因子的主要来源，将不再是统计世界，
而是结构世界、约束世界、机制世界与状态世界。

这不是偏好，
而是制度结果。