版本迭代对比
V3为当前候选；V1保留旧成本口径，重点比较V2与V3
| 版本 | 候选/入选因子 | 成本 | Rank IC | 年化 | 相对年化 | 夏普 | 最大回撤 |
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研究进度
当前走到LGBM V3，下一步先验证稳定性
端到端研究框架
同一套数据治理和验证纪律已复用于GRU V1，后续可继续用于MLP、TCN与融合模型
当前V3研究口径
每次预测未来20日，但每5个交易日重新评分与调仓
V3年度表现
2022从5月起；2026截至7月
当前判断
历史优化方向有效，但尚未通过全新留出期
定位：V3是候选/影子模型，不是已经证明可实盘替换的正式版本。
查看5折训练、验证与测试区间
| 折 | 训练集 | 验证集 | 测试/历史OOS | 因子数 | 目标 | Top N | 行业上限 |
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下一步
先提高可信度，再增加模型复杂度
建议把本看板作为机器学习总入口；单因子细节继续在“因子看板”查看。