用途：帮助作者按 JFQA Code Sharing Policy 打包代码与数据归档。该政策对 2024 年 1 月 1 日及以后投稿且被录用的论文为强制要求，更早投稿为自愿；材料在录用后、在线发表前发布。最终打包前应重新核对最新政策。
需提交内容：能由原始数据复现全部报告结果（每张表、每个图）的源代码；原始数据集，若受版权或保密限制（如 CRSP、Compustat、TAQ 等），则提交观测数量足以让所有程序成功运行的伪数据集；read-me 文件，说明软件、语言、数据格式，并在有多个程序时给出执行顺序路线图。
归档位置：作为补充材料存入 JFQA Dataverse（托管于 Harvard University Dataverse）。代码仅限学术研究使用，使用者须注明代码来源。
例外：任何例外（如延迟共享代码）必须在初次投稿时提出，之后不再受理；由责任编辑决定，获批例外会在已发表论文中注明。
验证：JFQA 可能对随机抽取的论文使用外部验证服务检查代码，因此归档应能让第三方从（原始或伪）数据端到端运行。
构建规范：用一个主脚本（run_all）从所存数据重新生成全部展示项；固定软件与包版本，为 bootstrap/仿真设置并报告随机种子；使用相对路径；确保伪数据集触发所有代码路径。
许可数据源的伪数据做法：CRSP、Compustat、TAQ、IBES、OptionMetrics 抽取数据不可再分发，伪数据承担验证职责——保留完全相同的模式（变量名、类型、面板键如 permno/gvkey/date），使合并无需改动即可运行；模拟或打乱足够行数（例如 500 家公司、120 个月，按设计缩放）以覆盖每种合并、筛选和边界情况（缺失退市收益、重复链接、零成交量日、财年变更）；在伪数据上跑完整流程，确认每个程序完成、每个展示项以格式正确（数值不必相同）的形式生成；在 read-me 中明确说明伪数据数值不会与论文一致，并列出验证者复现真实结果所需的许可抽取信息（数据供应商、库/表名、变量清单、查询日期范围）。
归档布局与试运行：目录含 README.md（软件与版本、数据清单、执行路线图）、run_all.sh（一键重建全部表图）、code/（编号如 01_build_sample、02_main_tables）、data/raw/ 或 data/pseudo/、output/tables/ 与 output/figures/。在干净目录（最好在同事机器上）复制归档，运行 run_all，并将重新生成的展示项与稿件比对。确认 read-me 写明仅限学术研究许可及须注明代码来源。由于验证可能由外部服务对随机抽取论文执行，read-me 应面向毫无背景的陌生人撰写。
例外决策参考：标准 WRDS 源（CRSP/Compustat/TAQ）用伪数据集加完整代码，无需例外；NDA 下的专有数据（券商、交易所、银行）用伪数据集并申请延迟/有限共享，须在初次投稿时提出；公开文件手工收集数据直接存原始数据；条款可协商的商业数据应尽早询问供应商，默认用伪数据，仅在确实无法共享时申请例外。
输出格式： 【Code】reproduces all tables/figures from raw data? [Y/N] 【Data】raw OR pseudo dataset that runs end-to-end? [which] 【Read-me】software/versions + execution roadmap? [Y/N] 【Deposit】JFQA Dataverse (Harvard), academic-use license? [Y/N] 【Exception】needed? if so, requested at INITIAL submission? [Y/N/NA] 【Next step】jfqa-submission