股票因子缺值如何改变组合：比较跳过、保留旧值与退出持仓
因子值缺失应进入明确决策政策，不能静默变成零分，也不能让旧值永久有效。保存最后可用分数及年龄，先判断资格，再把目标变化推进到卖出、替换买入与成本。交付物是逐日状态账，不只是某个文件缺了多少单元格。相同的缺失面板可以产生不同持仓路径，因此政策必须先于结果确定。
本指南比较立即排除、有限复用和无限复用，使用同一组虚构美股及美元账户。观察、价格与权益全部合成，CoTrading覆盖检查能力仍为规划或待核实。本方法不补造尚未披露的基本面，也不声称数据服务能够恢复从未可得的历史。验证重点是缺失状态如何改变交易。
把原观察与当前状态分开
每条观察保留证券标识、分数、来源时间、可得时间及首次可用交易期。新输入缺失只表示没有新观察，不应抹去旧值血缘。保留新输入状态和被复用旧值，后来检查者才能区分新更新、沿用和真正没有任何记录。如果只剩一列填满的数字，这些差别就消失了。
明确区分新鲜、可复用旧值、过期、从未观察四种状态，不能全部编码成零。真实零可能有经济含义并进入排序，未知值没有这个信息。Python数学模块文档说明了有限数检查，可用于拒绝非数值与无穷；但缺失仍需独立状态，不能仅用数值过滤代替政策。
可执行政策把None、NaN、正无穷和负无穷都视为不可用新观察，不覆盖最后有限分数，也不刷新年龄。旧有限值在有效期内仍可复用；A从未提供有限值时，年龄为null、状态为never_observed，不能入排序。账本分别输出score_status与数值年龄，不为尚无观察的股票编造起点。
本例年龄按市场交易期索引计算：当前期减最后可用观察期。周末与节假日不额外消耗交易期年龄。若实际政策按自然小时，应另设时钟并测试，不能一列年龄有时按天、有时按交易日。尤其披露间隔较长的基本面与每日价格因子，不应无解释使用同一个有效期。
先冻结三种资格政策
立即排除只接受年龄零；有限复用接受零或一；无限复用故意作为弱反例，不限制最后分数年龄。三种都对合格股票按分数降序选一只，同分按稳定证券标识决胜。没有根据最终收益搜索阈值，也不把缺值填零后混入正常候选。
有限政策下，已持有但过期的股票失去资格，在下一给定可执行开盘卖出，有其他合格最高分就替换，没有就保留现金。若退出缺行情，则需要另设退出阻止状态；本例每笔请求都提供开盘，不能声称该分支已经测试。目标归零本身不表示真实数量已经归零。
SEC官方EDGAR接口说明区分财务事实与申报上下文，因此使用披露因子时应保留来源与可得信息。它没有规定一交易期有效；这个门槛是本例作者政策，不能当监管要求，更不能直接推广给其他因子。合成测试仅证明政策按声明执行。
手算四个决策期
第零期A九分、B八分。第一与第二期A新输入缺失，B每期更新八分。第三期A更新十一，B仍新鲜八。每条观察都假设在对应给定执行开盘之前可得，不使用该期开盘之后的收盘生成当天订单。这个信息时序前提必须随数据一起交付。
最大年龄一时，第零期选A，第一期A年龄一仍保留，第二期年龄二被排除、改选B，第三期新值重置A年龄零、重新选A。序列为A、A、B、A。第一期缺观察没有自动交易，第二期过期才引发交易；这两个状态是验收时应分别抽查的行。
立即排除得到A、B、B、A；无限复用得到A、A、A、A。全部来自同一输入，不同处只在资格政策。后来十一分不能回填到A缺失的两期，否则就删除了本任务本来要研究的信息短缺。晚到与修订应追加版本，不覆盖原来真实可见状态。
有限复用账户逐笔闭合
初始资金一千，每次持仓四十股，每笔执行费为虚构的一。第零期开盘两股均十，买A金额四百加费一，剩五百九十九，同开盘估值权益九百九十九。初始减少一来自费用，不是因子已经产生负收益。数量和费用分别写账，避免只留一条净值。
第一期开盘A十点二、B十，继续四十股A，没有新单和新费。权益为五百九十九加四百零八，等于一千零七。第二期A十一、B十，卖A四百四十减一，再买B四百加一，现金六百三十七，持仓价值四百，权益一千零三十七。
第三期B十点五，卖四十股净收四百一十九；A十二，买四十股连费四百八十一。现金五百七十五，A价值四百八十，权益一千零五十五。总共五张订单、五个单位费用。最后仍有持仓，因此这不是最终清仓现金，若要求变现还需另给退出价及费用。
用另外两政策核验不同机制
立即排除第一期就按十点二卖A并进入B，最后现金五百四十三，估值权益一千零二十三。它同样是五张订单，差异主要来自替换时间与价格路径，不能凭直觉写成一定多付了两次费用。费用数必须从实际订单数重算，不能由缺失天数估计。
无限复用只付最初买入费，最后现金五百九十九，加A价值四百八十，权益一千零七十九。这个人为结果更高，不证明政策有效。第二期它读取了有限政策认为过期的旧分数。如果因为这个结果好就改用无限复用，资格规则就变成事后收益选择，不再是独立数据政策。
这也说明缺值处理不能只做表格美化。连续填满旧分数会让排序和曲线看起来平滑，却可能把来源中断隐藏很久。报告必须显示复用比例与最老年龄，不能只说“没有缺值”。输入是否齐全、资格是否有效与账户是否可交易，应分别判断，不能由其中一个布尔状态统领。
执行逐期状态账
下载完整示例，保存为R564.py，用Python 3.12及以上运行python R564.py。仅用标准库与合成数据，源文件位于docs/growth/research/round-5/examples/R564.py。输出有限政策每期年龄、候选、目标、订单、现金和权益。
断言检查三套目标序列、第二期A失去资格、卖A买B的对应订单，以及三种期末值。不要只查最终又持有A，因为错误实现即使漏掉中间B持仓，也可能在最后显示同一证券。检查旧值仍合法的一期，再检查刚过期的一期，才能覆盖真正状态转移。
新增断言把A两次缺更新分别换成NaN、正无穷、负无穷，均要求同一A/A/B/A路径、候选全有限、年龄零/一/二/零，以及现金五百七十五、权益一千零五十五。若A首期就无观察，选择B且A年龄为空；若首期全池都缺，目标为空，不造分数、订单或费用，现金与权益仍一千。这些边界均实际执行，不由正常路径推断。
复核时以期末数量承接下一期，而不是根据填补后分数重新假想历史持仓。替换卖出若失败，现金不会自动释放；本例没有这个分支，所以不把它描述成已经具备真实停牌处理。实际扩展要补一个卖出失败样本，再检查买入是否因资金不足而被取消，保持因果链可见。
更新契约与完成条件
配置中保存最大年龄、年龄时钟、替换规则和已有持仓处置。每期统计新鲜、复用、过期与从未观察数量。新鲜突然大量变复用，可能暴露数据管线中断，即使排序和净值仍流畅。指标应帮助发现输入异常，不能用曲线连续来证明数据可靠。
迟报到达时保留原始出处，只从真实可得时点应用。区分旧事实修订与新报告期测量；二者可能有相同下载时间，却不是同一经济事件。保存旧运行，变化才可归因到资格、更新或来源修订，不被笼统称为因子变好。未验证的执行限制持续列在输出旁。
完成条件是每个缺失观察都能沿分数年龄走到资格、持仓和现金。另一个实现者应能只靠四期输入与政策重建同一路径，不需猜测空白是什么意思。扩大真实样本前先做到这一点，再讨论收益、覆盖稳定性和参数适用范围，避免用一个表现最好的填补结果代替事先研究设计。
交接时复核年龄起点
年龄起点是按政策首次可使用时刻，不自动等于财务期末或下载日期。本例第三期新值假设开盘前可用；若现实更新盘后才来，就不能重置更早成交的年龄，必须把首个允许期向后安排。按报告期末计年龄可能把刚披露事实误判过期，按今天下载计又可能让很旧事实假装新鲜，两个方向都要避免。
把保留值行与来源事件行并排。九分年龄一与新报告九分数值相同、排名也相同，却不是同一资料状态。它们影响中断识别、修订处理和为何继续持仓的解释。从未观察的股票单列，不能编一个初始旧分数填进去。后续新增覆盖先获得真实输入，再开始年龄计数，不能从缺失面板推造历史。
接手者抽查每期年龄与实际订单，尤其查看第二期退出是否真由过期触发，而非程序把空白自动当负信号。原因准确，才可讨论下一版门槛；若连状态来源都不清楚，调整有效期只会掩盖缺陷。这个交接检查保持信息政策与代码含义一致，不把看起来连续的数字列误当连续可用事实。
常见问题
缺分数可以填零吗？
只能作为另行声明、有依据的插补规则；零不是未知信息的中性表示。
期末值最高的政策就是最好吗？
不是。应先确定信息与交易契约，再观察结果。