本文提出了一种研发代理量化框架，旨在解决金融市场资产回报预测中的高维性和非平稳性问题。该框架通过协调因素与模型的共同优化，实现量化策略的全栈自动化研发。研究表明，该框架的年度收益比传统因子库提高了2倍，并在真实市场中优于现有深度时间序列模型，展现了良好的预测准确性和策略稳健性。

该文介绍了一个多功能的统计学习框架，通过稳定性原则选择回溯窗口，控制累积偏差，适应未知的非平稳性。该方法通过函数相似性度量和数据分割技术，对未知非平稳性的适应性表现出最优的遗憾界。