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prepare_prompt/alpha_prompt.txt

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 任务指令
+供应链数字化成熟度
 [[假设]]
-毛利率结构分化蕴含行业竞争格局信息：毛利率持续高于行业均值但呈现收窄趋势的企业，往往面临竞争加剧或定价权削弱，这可能预示未来盈利增速放缓；反之，毛利率持续低于行业均值但呈现扩张趋势的企业，可能正通过效率提升或产品结构改善获得竞争优势，未来盈利存在上行潜力。
-
+供应链数字化程度较高的公司能够实时优化库存与物流效率，从而显著降低运营中断风险并提升盈利能力。当行业面临外部冲击时，这类公司往往表现出更强的抗压能力，导致其股价在波动市场中获得超额回报。
 [[实施方案]]
-使用基础数据“毛利”与“营业收入”计算毛利率（毛利/营业收入）。使用时序行业中性化算子（如“group_standardize_0”），在申万行业分类下，计算每只股票过去八个季度的毛利率相对于行业均值的标准分。再采用时序变化算子（如“ts_decay_linear”）捕捉该标准分在过去四个季度的变化斜率。斜率值为负（标准分下降）时赋予负阿尔法权重，斜率为正（标准分上升）时赋予正阿尔法权重。
-
+通过“ts_backfill”算子处理历史缺失数据，并将该指标除以行业平均值以消除行业间差异。对数字化成熟度持续上升的公司建立多头仓位，反之则建立空头仓位。
 [[阿尔法因子优化建议]]
-该逻辑的核心在于“趋势”与“相对位置”的交互。建议引入横截面动量算子（如“rank”）对最终的斜率值进行再排序，以强化头部与尾部信号。同时，可考虑对营业收入增长率施加条件约束（例如，仅当营收增长率非负时信号生效），以避免因收缩业务导致毛利率被动提升的噪音干扰。
-
+建议采用动态分层算子，按公司规模与所属供应链类型（如制造业/零售业）进行子行业分组，并叠加横截面分位数算子，以捕捉数字化效益在不同周期中的非线性特征。这能有效减少宏观波动对策略的干扰。
 
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prepare_prompt/keys_text.txt

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+["supply_chain_digital", "inventory_turnover", "logistics_efficiency", "operational_risk", "supply_chain_index", "digital_maturity", "supply_chain_management", "inventory_level", "logistics_cost", "supply_chain_resilience", "digital_transformation", "supply_chain_optimization", "inventory_accuracy", "order_fulfillment", "supply_chain_visibility", "warehouse_automation", "transportation_management", "demand_forecasting", "supplier_collaboration", "procurement_digital", "asset_turnover", "working_capital", "gross_margin", "operating_margin", "return_on_assets", "company_size", "revenue", "total_assets", "market_capitalization", "industry_classification"]