一 当前数据评估指标的局限性与优化诉求

1.1 数值孤立，分析链条断裂

• 数据源质量黑盒：我无从得知IC值的波动或衰减，是源于因子逻辑本身失效，还是底层数据（如财报发布延时、停复牌处理、价格异常点）的质量问题;
• 分析维度缺失：仅有一个时间序列上的平均IC或IR，缺乏其分位数分布、滚动周期变化、分行业/分市值维度的细项表现，难以定位策略在何种市场环境下失效;
• 优化无从下手：知道IR低表明风险调整后收益差，但无法区分是因子预测能力（IC）不稳定导致，还是交易成本侵蚀过多，或是组合构建（如行业中性化）不当所致。

1.2 从“看到结果”到“诊断原因”的全链路分析

我期望平台能构建一个从数据诊断 -> 信号分析 -> 归因优化的完整分析工作流

1. 数据源透明度与诊断;

• 提供因子计算所用原始数据字段的统计摘要与质量报告（如缺失值比例、极端值分布、数据更新时间戳对比）
• 对因子值进行基本的合理性检验，并提供与常见数据库（如Wind、JoinQuant）的截面数据快照对比工具，以快速定位数据源差异。

2. IC/IR的深度分解与可视化分析：

• 若滚动IC在特定市场状态下系统性下降，则提示“因子可能不适应高波动环境，建议考虑市场状态择时或引入波动率调整”。
• 若因子在某个行业IC持续为负，则提示“因子在该行业可能失效，建议检查行业数据特异性或考虑行业中性化处理”。
• 若数据诊断发现原始价格序列存在大量缺失，则提示“数据覆盖不足可能导致因子计算失真，建议切换数据源或进行插值处理”。

3. 基于分析的明确优化指引：

• 若滚动IC在特定市场状态下系统性下降，则提示“因子可能不适应高波动环境，建议考虑市场状态择时或引入波动率调整”。
• 若因子在某个行业IC持续为负，则提示“因子在该行业可能失效，建议检查行业数据特异性或考虑行业中性化处理”。
• 若数据诊断发现原始价格序列存在大量缺失，则提示“数据覆盖不足可能导致因子计算失真，建议切换数据源或进行插值处理”。