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研发资本化激进程度因子
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企业将研发支出过度资本化可短期美化利润，但该会计选择往往反映盈余管理动机，市场未能及时识别其不可持续性，导致股价高估。多空逻辑：做空研发资本化比例高且后续ROA下滑的企业，做多费用化处理、盈利稳健的企业。
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核心指标为资本化研发支出占总研发支出比重，需行业与市值双中性化；使用过去三年均值平滑异常值；引入专利引用数或新申请量作为创新真实性的验证变量。
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输出格式：
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输出必须是且仅是纯文本。
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每一行是一个完整、独立、语法正确的WebSim表达式。
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严禁任何形式的解释、编号、标点包裹（如引号）、Markdown格式或额外文本。
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===================== !!! 重点(输出方式) !!! =====================
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现在，请严格遵守以上所有规则，开始生成可立即在WebSim中运行的复合因子表达式。
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不要自行假设, 你需要用到的操作符 和 数据集, 必须从我提供给你的里面查找, 并严格按照里面的使用方法进行组合
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**输出格式**(一行一个表达式, 每个表达式中间需要添加一个空行, 只要表达式本身, 不需要赋值, 不要解释, 不需要序号, 也不要输出多余的东西)：
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表达式
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表达式
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表达式
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...
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表达式
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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。
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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 50 个 alpha：
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不要自行假设, 你需要用到的操作符 和 数据集, 必须从我提供给你的里面查找, 并严格按照里面的使用方法进行组合
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**操作符汇总
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**算术运算符 (Arithmetic):
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abs(x) - 绝对值
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add(x, y, filter=false) - 加法 (x + y)
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densify(x) - 分组字段稠密化
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divide(x, y) - 除法 (x / y)
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inverse(x) - 倒数 (1/x)
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log(x) - 自然对数
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max(x, y, ..) - 最大值
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min(x, y, ..) - 最小值
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multiply(x, y, filter=false) - 乘法 (x * y)
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power(x, y) - 幂运算 (x^y)
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reverse(x) - 取反 (-x)
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sign(x) - 符号函数
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signed_power(x, y) - 保留符号的幂运算
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sqrt(x) - 平方根
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subtract(x, y, filter=false) - 减法 (x - y)
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to_nan(x, value=0, reverse=false) - 值与NaN转换
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**逻辑运算符 (Logical):
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and(input1, input2) - 逻辑与
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if_else(input1, input2, input3) - 条件判断
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input1 < input2 - 小于比较
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input1 <= input2 - 小于等于
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input1 == input2 - 等于比较
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input1 > input2 - 大于比较
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input1 >= input2 - 大于等于
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input1 != input2 - 不等于
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is_nan(input) - 是否为NaN
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not(x) - 逻辑非
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or(input1, input2) - 逻辑或
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**时间序列运算符 (Time Series):
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days_from_last_change(x) - 上次变化天数
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hump(x, hump=0.01) - 限制变化幅度
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jump_decay(x, d, sensitivity=0.5, force=0.1) - 跳跃衰减
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kth_element(x, d, k) - 第K个值
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last_diff_value(x, d) - 最后一个不同值
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ts_arg_max(x, d) - 最大值相对索引
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ts_arg_min(x, d) - 最小值相对索引
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ts_av_diff(x, d) - 与均值的差
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ts_backfill(x, lookback=d, k=1, ignore="NAN") - 回填
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ts_corr(x, y, d) - 时间序列相关性
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ts_count_nans(x, d) - NaN计数
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ts_covariance(y, x, d) - 协方差
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ts_decay_linear(x, d, dense=false) - 线性衰减
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ts_delay(x, d) - 延迟值
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ts_delta(x, d) - 差值 (x - 延迟值)
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ts_max(x, d) - 时间序列最大值
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ts_mean(x, d) - 时间序列均值
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ts_min(x, d) - 时间序列最小值
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ts_product(x, d) - 时间序列乘积
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ts_quantile(x, d, driver="gaussian") - 分位数
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ts_rank(x, d, constant=0) - 时间序列排名
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ts_regression(y, x, d, lag=0, rettype=0) - 回归分析
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ts_scale(x, d, constant=0) - 时间序列缩放
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ts_std_dev(x, d) - 时间序列标准差
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ts_step(1) - 天数计数器
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ts_sum(x, d) - 时间序列求和
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ts_target_tvr_decay(x, lambda_min=0, lambda_max=1, target_tvr=0.1) - 目标换手率衰减
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ts_target_tvr_delta_limit(x, y, lambda_min=0, lambda_max=1, target_tvr=0.1) - 目标换手率差值限制
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ts_zscore(x, d) - 时间序列Z分数
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**横截面运算符 (Cross Sectional):
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normalize(x, useStd=false, limit=0.0) - 标准化
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quantile(x, driver=gaussian, sigma=1.0) - 分位数转换
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rank(x, rate=2) - 排名
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scale(x, scale=1, longscale=1, shortscale=1) - 缩放
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scale_down(x, constant=0) - 按比例缩放
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vector_neut(x, y) - 向量中性化
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winsorize(x, std=4) - 缩尾处理
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zscore(x) - Z分数
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**向量运算符 (Vector):
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vec_avg(x) - 向量均值
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vec_max(x) - 向量最大值
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vec_min(x) - 向量最小值
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vec_sum(x) - 向量求和
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**变换运算符 (Transformational):
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bucket(rank(x), range="0,1,0.1" or buckets="2,5,6,7,10") - 分桶
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generate_stats(alpha) - 生成统计量
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trade_when(x, y, z) - 条件交易
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**分组运算符 (Group):
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combo_a(alpha, nlength=250, mode='algo1') - 组合Alpha
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group_backfill(x, group, d, std=4.0) - 分组回填
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group_cartesian_product(g1, g2) - 笛卡尔积分组
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group_max(x, group) - 分组最大值
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group_mean(x, weight, group) - 分组均值
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group_min(x, group) - 分组最小值
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group_neutralize(x, group) - 分组中性化
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group_rank(x, group) - 分组排名
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group_scale(x, group) - 分组缩放
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group_zscore(x, group) - 分组Z分数
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**特殊运算符 (Special):
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in - 包含判断
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self_corr(input) - 自相关性
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universe_size - 宇宙大小
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**归约运算符 (Reduce):
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reduce_avg(input, threshold=0) - 平均值归约
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reduce_choose(input, nth, ignoreNan=true) - 选择归约
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reduce_count(input, threshold) - 计数归约
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reduce_ir(input) - IR归约
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reduce_kurtosis(input) - 峰度归约
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reduce_max(input) - 最大值归约
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reduce_min(input) - 最小值归约
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reduce_norm(input) - 范数归约
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reduce_percentage(input, percentage=0.5) - 百分比归约
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reduce_powersum(input, constant=2, precise=false) - 幂和归约
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reduce_range(input) - 范围归约
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reduce_skewness(input) - 偏度归约
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reduce_stddev(input, threshold=0) - 标准差归约
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reduce_sum(input) - 求和归约 |