因子风险模型边界

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quant-market-research 当前维护一个与框架无关的轻量因子风险基础能力，将已经计算好的因子收益历史和特异收益历史转换为受 PIT 约束的风险估计。

模型

For exposure matrix X, factor covariance F, and specific variance diagonal D, the projected asset covariance is:

Sigma_asset = X F X' + D

首个实现不从股票收益估计因子收益。因子构造属于研究假设，由调用方明确提供。 本函数只校验并汇总研究层已经生成的历史数据。

输入

• 当前或 as-of 时点的资产 × 因子暴露。
• 历史因子收益。
• 历史资产特异收益。
• 明确的 as_of 时间戳。
• 向因子方差对角线收缩的协方差估计。
• 最少共同观测数量。

所有收益观测都必须不晚于 as_of。未来数据行会直接关闭。

输出

FactorRiskModelEstimate 包含：

• 因子协方差。
• 各资产特异风险。
• 资产暴露。
• 历史起止时间和观测数量。
• 估计器配置。
• asset_covariance() 投影。
• 带版本的回执元数据。

后续工作

• 评估行业和风格因子集合以及估计窗口。
• 增加估计器比较和稳定性诊断。
• 通过研究产物发布风险模型证据。
• 将权威估计接入 portfolio_backtester 优化请求。
• 获得授权数据后，与获得许可的 RQData 风险模型输出比较。

第三方风险模型对象必须保留在适配器内部。晋升证据必须区分估计器质量和优化器质量。