特征仓库设计

特征仓库的目标是让研究、回测和生产共享同一套特征定义，而不是在不同脚本里重复实现。

设计目标

特征仓库最重要的价值是统一语义。一个特征只应该有一套定义、一套版本逻辑和一套对外输出方式，否则研究和生产会很快分叉。

核心设计

1. 特征定义版本化。
2. 支持批量回填和增量更新。
3. 明确特征依赖和产出粒度。
4. 面向研究和生产提供统一读取接口。

推荐结构

• Registry：维护特征名、owner、频率和依赖。
• Compute：负责批量回填和增量计算。
• Store：按实体、日期和版本持久化特征值。
• Serve：为研究脚本和线上服务提供一致查询接口。

关键问题

1. 特征是否允许历史回写。
2. 版本切换是否会影响旧实验复现。
3. 上游依赖变更时是否自动触发重新计算。

示例元数据

feature: quality_score
owner: research
frequency: daily
source: financial_statement

落地建议

1. 先从高复用特征开始接入。
2. 明确每个特征的 owner 和校验规则。
3. 对生产关键特征增加时效性监控。