江临深吸了一口气，熟练地打开终端，新建项目文件夹。

然后用Vim打开audit_log.

md，敲下了这个审计项目的最高纲领。

第一行：旧因子库首先不是宝库，而是失败记录的墓地。

第二行：本项目不找神因子，不预测未来，只找“研究流程如何骗过自己”。

第三行：所有结论必须严格绑定四个维度：数据版本、样本池版本、因子版本、回测配置版本。

脱离版本谈绩效，一律视为学术造假。

写完这三行，他才正式开始第一轮代码层面的扫描。

最初的审计脚本逻辑并不复杂。

江临用python配合pandas和dask，写了几个守卫器。

唯一性检查： 检查因子编号是否唯一，版本号是否连续，每个因子是否严格绑定了当时所用的清洗数据版本。

样本池漂移： 每个回测结果是否绑定了确定的样本池定义？

失败记录完整性： 失败因子有没有保留详细的删除原因和失效日期的环境切片？

同源性检查： 同名或近似同名因子是否重复出现？

摩擦成本检查： 交易成本假设有没有在不同版本里发生人为的漂移？

回车，运行。

十五分钟后，第一轮扫描结果出来了。

很难看，触目惊心的难看。

四百三十七个因子里，有八十多个没有完整的数据版本号约束。

这意味着如果现在重跑回测，根本不知道当初是用什么数据跑出来的。

二十七个因子版本断裂，从 v1.

2 直接跳到了 v3.

0，中间经历了什么，无人知晓。

十三个因子名称完全不同，但备注里的数学逻辑高度相似。

还有几个因子，名字看起来像是三个截然不同的方向。

但江临的脚本对它们的脱敏输出矩阵求了横截面相关性后发现，它们的皮尔逊相关系数竟然高达0.

98。

说明这根本就是同一类想法，在绩效压力和流程失控里被反复复制、微调参数、改名重跑，试图碰出一个更好看的夏普比率，最后在历史里留下了三具极其相似的影子。

这就是纯粹的数据挖掘灾难。

江临面无表情，继续跑第二轮：因子输出版本敏感性测试。

第三轮：样本池时间序列漂移测试。

第四轮：失败因子记录完整性穿透。

随着任务越来越重，工作站脚下的机箱风扇开始持续低鸣，发出沉闷的嗡嗡声。

江临瞥了一眼副屏上的系统监控。

温度：68c，正常。

硬盘读写：正常。
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