diff --git a/docs/factor_design.md b/docs/factor_design.md
index d300612..46cb9d9 100644
--- a/docs/factor_design.md
+++ b/docs/factor_design.md
@@ -86,3 +86,622 @@
 
 ---
 
+
+
+## 四、 详细设计规范（新增）
+
+### 4.1 五层架构总览
+
+```
+┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
+│  Layer 5: 编排层 (Orchestrator)                                  │
+│  - FactorEngine: 统一入口                                        │
+│  - 协调各层工作流                                                │
+└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘
+                              ↓
+┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
+│  Layer 4: 物理执行引擎层 (Execution Engine)                      │
+│  - PolarsTranslator: AST → Polars表达式                          │
+│  - 自动注入分组约束（截面/时序）                                  │
+│  - 执行计算并返回结果                                            │
+└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘
+                              ↓
+┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
+│  Layer 3: 动态数据路由层 (Data Router)                           │
+│  - MetadataRegistry: 字段→表映射                                 │
+│  - QueryPlanner: 生成最优查询计划                                │
+│  - DataAligner: PIT对齐与防未来函数处理                          │
+└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘
+                              ↓
+┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
+│  Layer 2: 编译与分析层 (Compiler)                                │
+│  - DependencyExtractor: 提取数据依赖                             │
+│  - GraphOptimizer: 子表达式合并（预留接口）                      │
+│  - 输出: 数据需求清单 + 优化后的AST                              │
+└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘
+                              ↓
+┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
+│  Layer 1: DSL层 (领域特定语言)                                   │
+│  - AST节点: Field, BinaryOp, UnaryOp, FunctionCall, Constant     │
+│  - 算子库: ts_* (时序), cs_* (截面), math_* (数学)               │
+│  - 运算符重载: +, -, *, /, >, <, == 等                           │
+└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘
+```
+
+---
+
+### 4.2 Layer 1: DSL层详细设计
+
+#### 核心设计原则
+- **算子与数据解耦**：算子只描述计算逻辑，不绑定具体数据
+- **纯表达式树**：输出无状态的AST，不涉及任何外部库
+- **延迟执行**：表达式构建时不执行计算，只生成树结构
+
+#### AST节点类型体系
+
+```python
+# 节点基类
+class ASTNode(ABC):
+    """AST节点基类"""
+    
+    @abstractmethod
+    def accept(self, visitor: "NodeVisitor") -> Any:
+        """接受访问者"""
+        pass
+    
+    @abstractmethod
+    def get_children(self) -> List["ASTNode"]:
+        """获取子节点列表"""
+        pass
+
+# 1. 字段节点（叶子节点）
+class Field(ASTNode):
+    """
+    字段节点 - 代表底层数据字段
+    示例: close, volume, pe, pb
+    """
+    name: str          # 字段名
+    dtype: Optional[str] = None  # 数据类型提示
+
+# 2. 常量节点（叶子节点）
+class Constant(ASTNode):
+    """
+    常量节点 - 代表常量值
+    示例: 5, 10.5, "20240101"
+    """
+    value: Union[int, float, str]
+    dtype: str
+
+# 3. 二元操作节点
+class BinaryOp(ASTNode):
+    """
+    二元操作节点
+    支持的运算符: +, -, *, /, //, %, **, >, >=, <, <=, ==, !=, &, |
+    """
+    op: str           # '+', '-', '*', '/', '>', etc.
+    left: ASTNode
+    right: ASTNode
+
+# 4. 一元操作节点
+class UnaryOp(ASTNode):
+    """
+    一元操作节点
+    支持的运算符: -, +, ~, abs
+    """
+    op: str           # '-', '+', '~', 'abs'
+    operand: ASTNode
+
+# 5. 函数调用节点
+class FunctionCall(ASTNode):
+    """
+    函数调用节点 - 代表算子调用
+    示例: ts_mean(close, 20), cs_rank(pe)
+    """
+    name: str         # 函数名
+    args: List[ASTNode]
+    kwargs: Dict[str, Any]
+    func_type: str    # "timeseries" | "cross_sectional" | "math"
+```
+
+#### 运算符重载规则
+
+在 ASTNode 基类中实现运算符重载：
+
+```python
+class ASTNode:
+    # 算术运算符
+    def __add__(self, other) -> BinaryOp:
+        return BinaryOp("+", self, _ensure_node(other))
+    
+    def __sub__(self, other) -> BinaryOp:
+        return BinaryOp("-", self, _ensure_node(other))
+    
+    def __mul__(self, other) -> BinaryOp:
+        return BinaryOp("*", self, _ensure_node(other))
+    
+    def __truediv__(self, other) -> BinaryOp:
+        return BinaryOp("/", self, _ensure_node(other))
+    
+    # 反向运算符（支持 5 * field）
+    def __radd__(self, other) -> BinaryOp:
+        return BinaryOp("+", _ensure_node(other), self)
+    
+    def __rmul__(self, other) -> BinaryOp:
+        return BinaryOp("*", _ensure_node(other), self)
+    
+    # 比较运算符
+    def __gt__(self, other) -> BinaryOp:
+        return BinaryOp(">", self, _ensure_node(other))
+    
+    def __lt__(self, other) -> BinaryOp:
+        return BinaryOp("<", self, _ensure_node(other))
+    
+    # 一元运算符
+    def __neg__(self) -> UnaryOp:
+        return UnaryOp("-", self)
+```
+
+#### 算子库规范
+
+算子按功能分为三类：
+
+| 前缀 | 类别 | 说明 | 示例 |
+|------|------|------|------|
+| `ts_` | 时序算子 | 在时间序列上计算，需按股票分组 | `ts_mean`, `ts_std`, `ts_sum` |
+| `cs_` | 截面算子 | 在截面上计算，需按日期分组 | `cs_rank`, `cs_zscore`, `cs_percentile` |
+| `math_` | 数学算子 | 逐元素计算，无需分组 | `math_log`, `math_exp`, `math_sqrt` |
+
+**时序算子列表（ts_*)**：
+```python
+ts_mean(field, window: int)      # 移动平均
+ts_std(field, window: int)       # 移动标准差
+ts_sum(field, window: int)       # 移动求和
+ts_max(field, window: int)       # 移动最大值
+ts_min(field, window: int)       # 移动最小值
+ts_delta(field, period: int = 1) # 差分
+ts_pct_change(field, period: int = 1)  # 百分比变化
+ts_corr(f1, f2, window: int)     # 滚动相关系数
+```
+
+**截面算子列表（cs_*)**：
+```python
+cs_rank(field)                   # 截面排名（0-1）
+cs_percentile(field)             # 截面分位数
+cs_zscore(field)                 # Z-Score标准化
+cs_mean(field)                   # 截面均值
+cs_std(field)                    # 截面标准差
+```
+
+**数学算子列表（math_*)**：
+```python
+math_log(field)                  # 自然对数
+math_exp(field)                  # 指数
+math_sqrt(field)                 # 平方根
+math_abs(field)                  # 绝对值
+```
+
+#### 表达式构建示例
+
+```python
+from src.factors.dsl import Field, ts_mean, cs_rank
+
+# ========== 示例 1: 简单移动平均线因子 ==========
+close = Field("close")
+ma20 = ts_mean(close, 20)
+factor1 = ma20
+
+# ========== 示例 2: 双均线差值因子 ==========
+close = Field("close")
+ma20 = ts_mean(close, 20)
+ma5 = ts_mean(close, 5)
+factor2 = (ma20 - ma5) / close
+
+# ========== 示例 3: 复杂多因子组合 ==========
+close = Field("close")
+volume = Field("volume")
+pe = Field("pe")
+
+price_momentum = ts_pct_change(close, 20)
+vol_ma = ts_mean(volume, 20)
+vol_ratio = volume / vol_ma
+pe_rank = cs_rank(pe)
+
+factor3 = price_momentum * 0.4 + vol_ratio * 0.3 + pe_rank * 0.3
+```
+
+---
+
+### 4.3 Layer 2: 编译层详细设计
+
+#### 依赖提取器
+
+```python
+class DependencyExtractor(NodeVisitor):
+    """
+    依赖提取器 - 遍历AST收集数据依赖
+    输出: DataRequirement
+        - fields: Set[str] 需要的字段列表
+        - min_lookback: Dict[str, int] 每个字段的最小回看天数
+    """
+    
+    def __init__(self):
+        self.fields: Set[str] = set()
+        self.field_lookback: Dict[str, int] = defaultdict(int)
+    
+    def visit_field(self, node: Field) -> None:
+        """记录字段依赖"""
+        self.fields.add(node.name)
+        self.field_lookback[node.name] = max(
+            self.field_lookback[node.name], 1
+        )
+    
+    def visit_function_call(self, node: FunctionCall) -> None:
+        """处理函数调用，提取窗口参数"""
+        for arg in node.args:
+            arg.accept(self)
+        
+        if node.func_type == "timeseries":
+            window = self._extract_window(node)
+            self._update_lookback(node.args[0], window)
+    
+    def extract(self, root: ASTNode) -> DataRequirement:
+        """执行提取"""
+        root.accept(self)
+        return DataRequirement(
+            fields=self.fields,
+            lookback=dict(self.field_lookback)
+        )
+```
+
+#### 数据需求规格
+
+```python
+@dataclass
+class DataRequirement:
+    """
+    数据需求规格
+    
+    属性:
+        fields: 需要的字段集合
+        lookback: 每个字段需要回看的天数
+        date_range: 计算日期范围 (start, end)
+    """
+    fields: Set[str]
+    lookback: Dict[str, int]
+    date_range: Optional[Tuple[str, str]] = None
+    
+    def get_max_lookback(self) -> int:
+        """获取最大回看天数"""
+        return max(self.lookback.values()) if self.lookback else 1
+```
+
+---
+
+### 4.4 Layer 3: 数据路由层详细设计
+
+#### 元数据注册表
+
+```python
+@dataclass
+class FieldMetadata:
+    """
+    字段元数据
+    
+    属性:
+        name: 字段名
+        table: 所属表名
+        dtype: 数据类型
+        freq: 数据频度 ("daily", "quarterly", "pit")
+        announce_date_field: 公告日字段名（PIT数据使用）
+    """
+    name: str
+    table: str
+    dtype: str
+    freq: str
+    announce_date_field: Optional[str] = None
+
+class MetadataRegistry:
+    """
+    元数据注册表 - 管理字段到表的映射
+    单例模式，系统启动时加载配置
+    """
+    
+    def register(self, metadata: FieldMetadata) -> None:
+        """注册字段元数据"""
+        pass
+    
+    def get_table(self, field: str) -> str:
+        """获取字段所属表"""
+        pass
+    
+    def group_by_table(self, fields: Set[str]) -> Dict[str, Set[str]]:
+        """按表分组字段"""
+        pass
+```
+
+#### PIT对齐策略
+
+```python
+class DataAligner:
+    """
+    数据对齐器 - 处理多表数据合并与PIT对齐
+    """
+    
+    def align(
+        self, 
+        dataframes: Dict[str, pl.DataFrame],
+        plans: List[QueryPlan]
+    ) -> pl.DataFrame:
+        """
+        对齐并合并多个数据表
+        
+        步骤:
+        1. 分离日频表和PIT表
+        2. 日频表直接join
+        3. PIT表使用asof join
+        4. 最终排序
+        """
+        pass
+    
+    def _asof_join(
+        self,
+        left: pl.DataFrame,
+        right: pl.DataFrame,
+        announce_date_field: str
+    ) -> pl.DataFrame:
+        """
+        执行PIT asof join
+        策略: 对于每个交易日，使用最新公告的数据
+        """
+        return left.join_asof(
+            right,
+            left_on="trade_date",
+            right_on=announce_date_field,
+            by="ts_code",
+            strategy="backward"
+        )
+```
+
+---
+
+### 4.5 Layer 4: 执行引擎层详细设计
+
+#### Polars翻译器
+
+```python
+class PolarsTranslator(NodeVisitor):
+    """
+    Polars翻译器 - 将AST翻译为Polars表达式
+    """
+    
+    def __init__(self, df: pl.LazyFrame):
+        self.df = df
+    
+    def translate(self, root: ASTNode) -> pl.Expr:
+        """翻译AST为Polars表达式"""
+        return root.accept(self)
+    
+    def visit_field(self, node: Field) -> pl.Expr:
+        """字段 → pl.col()"""
+        return pl.col(node.name)
+    
+    def visit_binary_op(self, node: BinaryOp) -> pl.Expr:
+        """二元操作 → Polars运算符"""
+        left = node.left.accept(self)
+        right = node.right.accept(self)
+        
+        ops = {
+            "+": lambda a, b: a + b,
+            "-": lambda a, b: a - b,
+            "*": lambda a, b: a * b,
+            "/": lambda a, b: a / b,
+        }
+        
+        return ops[node.op](left, right)
+    
+    def visit_function_call(self, node: FunctionCall) -> pl.Expr:
+        """
+        函数调用 → Polars窗口函数
+        关键：根据func_type注入分组约束
+        """
+        args = [arg.accept(self) for arg in node.args]
+        impl = self._get_impl(node.name)
+        
+        if node.func_type == "timeseries":
+            return impl(*args).over("ts_code")
+        elif node.func_type == "cross_sectional":
+            return impl(*args).over("trade_date")
+        else:
+            return impl(*args)
+```
+
+#### 分组约束注入规则
+
+```python
+# 时序算子：按股票分组，确保滚动窗口不跨股票
+def inject_timeseries_constraint(expr: pl.Expr) -> pl.Expr:
+    return expr.over("ts_code")
+
+# 截面算子：按日期分组，确保排名在每天内部进行
+def inject_cross_sectional_constraint(expr: pl.Expr) -> pl.Expr:
+    return expr.over("trade_date")
+```
+
+---
+
+### 4.6 Layer 5: 编排层详细设计
+
+#### FactorEngine
+
+```python
+class FactorEngine:
+    """
+    因子执行引擎 - 系统统一入口
+    """
+    
+    def __init__(
+        self,
+        data_source: DataSource,
+        registry: MetadataRegistry
+    ):
+        self.data_source = data_source
+        self.registry = registry
+        self.compiler = Compiler()
+        self.planner = QueryPlanner(registry)
+        self.aligner = DataAligner()
+    
+    def compute(
+        self,
+        expression: ASTNode,
+        start_date: str,
+        end_date: str,
+        stock_codes: Optional[List[str]] = None
+    ) -> pl.DataFrame:
+        """
+        计算因子表达式
+        
+        执行流程:
+        1. 编译：提取数据依赖
+        2. 规划：生成查询计划
+        3. 加载：从数据源获取数据
+        4. 对齐：PIT对齐与合并
+        5. 翻译：AST → Polars表达式
+        6. 执行：计算并返回结果
+        """
+        # Step 1: 编译
+        requirement = self.compiler.extract_dependency(expression)
+        requirement.date_range = (start_date, end_date)
+        
+        # Step 2: 规划
+        plans = self.planner.plan(requirement)
+        
+        # Step 3: 加载
+        raw_data = {}
+        for plan in plans:
+            df = self.data_source.load(...)
+            raw_data[plan.table] = df
+        
+        # Step 4: 对齐
+        aligned_data = self.aligner.align(raw_data, plans)
+        
+        # Step 5: 翻译
+        translator = PolarsTranslator(aligned_data.lazy())
+        polars_expr = translator.translate(expression)
+        
+        # Step 6: 执行
+        result = aligned_data.with_columns(
+            polars_expr.alias("factor_value")
+        )
+        
+        return result
+```
+
+---
+
+## 五、 实施路线图（详细版）
+
+### 阶段1: 基础架构（Layer 1 + Layer 2）
+**目标**: 实现DSL表达式树和依赖提取
+
+**任务清单**:
+- [ ] 实现AST节点类（Field, Constant, BinaryOp, UnaryOp, FunctionCall）
+- [ ] 实现运算符重载
+- [ ] 实现基础算子库（ts_mean, ts_std, cs_rank等）
+- [ ] 实现DependencyExtractor
+- [ ] 编写单元测试
+
+**验收标准**:
+```python
+close = Field("close")
+factor = ts_mean(close, 20) / close
+
+deps = extract_dependencies(factor)
+assert deps.fields == {"close"}
+assert deps.lookback == {"close": 20}
+```
+
+### 阶段2: 数据层（Layer 3）
+**目标**: 实现元数据管理和PIT对齐
+
+**任务清单**:
+- [ ] 实现MetadataRegistry
+- [ ] 实现QueryPlanner
+- [ ] 实现DataAligner（含asof join）
+- [ ] 集成DuckDB数据源
+
+### 阶段3: 执行层（Layer 4）
+**目标**: 实现Polars翻译和执行
+
+**任务清单**:
+- [ ] 实现PolarsTranslator
+- [ ] 实现算子到Polars的映射
+- [ ] 实现分组约束注入
+
+### 阶段4: 编排层（Layer 5）
+**目标**: 实现FactorEngine统一入口
+
+**任务清单**:
+- [ ] 实现FactorEngine
+- [ ] 整合各层组件
+- [ ] 编写端到端测试
+
+---
+
+## 六、 关键设计决策
+
+### 6.1 为什么使用Visitor模式？
+- **扩展性**: 新增节点类型只需添加visit方法
+- **分离关注点**: 遍历逻辑与处理逻辑分离
+- **类型安全**: 每个节点类型有明确的处理函数
+
+### 6.2 为什么算子需要分类（ts_/cs_/math_）？
+- **显式分组**: 用户明确知道计算维度
+- **约束注入**: 系统根据前缀自动注入正确的分组
+- **错误预防**: 避免截面/时序算子混用导致的逻辑错误
+
+### 6.3 向后兼容性
+**决策**: 完全重构，不保留旧API
+
+**理由**:
+- 新旧架构差异过大（绑定vs解耦）
+- 保持旧API会增加维护负担
+- 量化策略代码通常是一次性编写，迁移成本可控
+
+---
+
+## 七、 附录
+
+### A. 完整算子列表
+
+**时序算子 (ts_*)**: ts_mean, ts_std, ts_var, ts_sum, ts_max, ts_min, ts_product, ts_median, ts_argmax, ts_argmin, ts_skew, ts_kurt, ts_delta, ts_pct_change, ts_corr, ts_cov, ts_rank
+
+**截面算子 (cs_*)**: cs_rank, cs_percentile, cs_zscore, cs_mean, cs_std, cs_median, cs_max, cs_min
+
+**数学算子 (math_*)**: math_log, math_log1p, math_exp, math_sqrt, math_abs, math_sign, math_power
+
+### B. 元数据配置示例
+
+```python
+METADATA = [
+    {"name": "close", "table": "daily", "dtype": "float64", "freq": "daily"},
+    {"name": "volume", "table": "daily", "dtype": "float64", "freq": "daily"},
+    {"name": "pe", "table": "daily", "dtype": "float64", "freq": "daily"},
+    {"name": "eps", "table": "financial_income", "dtype": "float64", 
+     "freq": "pit", "announce_date_field": "ann_date"},
+]
+```
+
+### C. 与现有代码对比
+
+| 维度 | 现有实现 | 新设计 |
+|------|---------|--------|
+| 因子定义 | 类继承 | 表达式 |
+| 数据绑定 | data_specs硬编码 | 元数据注册表 |
+| 组合方式 | CompositeFactor包装 | AST节点自然组合 |
+| 执行时机 | 立即执行 | 延迟执行 |
+| 防泄露 | 手动控制 | 自动注入分组约束 |
+| 可优化性 | 低 | 高 |
+
+---
+
+**文档版本**: 2.0 | **更新日期**: 2026-02-26