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。