FactorExpression 安全公式 DSL

alpha_research.factor_expression 提供一个策略无关的因子公式层。它借鉴了量化平台常见的公式体验，但只解释经过白名单校验的表达式，不执行任意 Python，也不负责加载数据或写入研究产物。

基本用法

from alpha_research import parse_factor

factor = parse_factor("RANK(RETURNS(CLOSE, 20))")

factor.required_columns()  # ("CLOSE",)
factor.lookback()  # 20
factor.operators()  # ("RANK", "RETURNS")
result = factor.evaluate(frame)

frame 必须是 pandas DataFrame。使用时间序列算子时，索引需要包含名为 symbol 和 date 的 MultiIndex 层，每个 symbol 的行必须按 date 升序排列，否则执行会被拒绝。

支持的算子

算子	说明
`RANK(x)`	按 date 做横截面百分位排名
`DELAY(x, n)`	每个 symbol 向后移动 `n` 个观测
`RETURNS(x, n)`	`x / DELAY(x, n) - 1`
`STDDEV(x, n)`	每个 symbol 的滚动样本标准差
`CORRELATION(x, y, n)`	每个 symbol 的滚动相关系数

表达式支持 +、-、*、/ 以及一元正负号。窗口 n 必须是正整数常量，表达式的 lookback() 返回所有算子窗口中的最大值。

安全边界

公式通过 Python AST 解析，但 AST 只用于识别语法结构。可执行结构限于输入列、数值常量、白名单函数和基本算术。导入、属性访问、下标访问、关键字参数、lambda、eval、exec、双下划线名称和未来窗口都会被拒绝。

因此，FactorExpression 适合由研究员或 Agent 生成公式。它仍然需要接入调用方的数据版本、PIT 和研究证据契约后，才能用于正式研究结论。