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prepare_prompt/alpha_prompt.txt

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 任务指令
-[[假设]]
-客户留存率波动率较低的公司往往体现核心业务的可持续性和抗周期能力，这类企业在市场震荡期间更可能维持稳定的现金流和估值水平，从而在避险情绪升温时获得超额正收益。
+假设
+市场对企业的流动性风险存在阶段性定价偏差。当企业短期融资依赖度上升但经营性现金流未能同步改善时，市场往往低估其潜在的偿债压力与折价抛售资产风险，导致股价在未来1-3个季度内表现疲软。反之，当企业主动降低短期融资依赖、增强经营性现金流与短期债务的匹配度时，其财务稳健性的提升可能未被市场及时充分定价，从而存在超额收益机会。
 
-[[实施方案]]
-基于企业运营数据，计算客户留存率的滚动波动指标，当该指标连续三个季度低于行业均值时建立多头仓位，反之则建立空头仓位；采用时序标准差算子评估波动趋势，避免对单一数据点的过度反应。
+实施方案
+使用“短期有息负债”、“经营性现金流净额”及“货币资金”等基础数据字段，构建核心指标“流动性错配度”（LMD）= （短期有息负债 - 货币资金） / 过去四个季度平均经营性现金流净额。使用时序差分算子（ts_delta）计算LMD在过去两个季度的变化方向与幅度，并结合横截面排名算子（cs_rank）确定其在全市场中的相对位置。对LMD指标显著恶化（排名上升幅度居前）的公司建立空头仓位，对LMD指标持续改善（排名下降幅度居前）的公司建立多头仓位。
 
-[[阿尔法因子优化建议]]
-建议引入经济周期分组算子，将样本按复苏/衰退阶段动态切分，并叠加横截面平滑算子以消除短期市场噪音对波动率计算的干扰，这可增强策略在不同宏观环境中的稳健性。
+阿尔法因子优化建议
+该因子信号可能受行业运营资本周期特性干扰。建议采用动态行业分档中性化：首先根据企业历史现金流波动性（使用ts_stddev算子）将其划分为“现金流稳定型”与“现金流周期型”两组，再在各自组内按细分行业进行横截面比较和排名调整。此举可在保留跨行业可比性的同时，更精准地捕捉行业内因流动性管理能力差异而产生的Alpha。
 
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 重申：请确保所有表达式都使用WorldQuant WebSim平台函数，不要使用pandas、numpy或其他Python库函数。输出必须是一行有效的WQ表达式。
-以下是我的账号有权限使用的操作符, 请严格按照操作符, 以及我提供的数据集, 进行生成,组合 20 个alpha：
+以下是我的账号有权限使用的操作符, 请严格按照操作符, 以及我提供的数据集, 进行生成,组合 20 个alpha：
+必须遵守操作符的使用方法

prepare_prompt/keys_text.txt

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-["retention", "customer_retention", "client_retention", "customers", "active_customers", "user_retention", "churn", "attrition", "repeat_customers", "loyalty"]
+["debt", "cash", "flow", "short", "term", "current", "liabilities", "operating", "interest", "borrowing", "loan", "payable", "obligation", "assets", "currency", "financial", "financing", "capital", "working", "fund", "liquidity", "risk", "maturity", "due", "amount", "outstanding", "balance", "repayment", "facility", "credit", "line", "revolver", "note", "bond", "security", "instrument", "derivative", "hedge", "swap", "rate", "cost", "expense", "charge", "fee", "accrued", "accrual", "provision", "reserve", "allowance", "coverage", "ratio"]