那针对于比较深的树结构，尤其是多维度因子，输出一个异常探查代码，异常规则为3-sigma

对于比较深的树结构，多维度因子的异常探查可以采用以下步骤：

1. 确定异常的定义和阈值。根据问题的实际情况和需求，确定异常的定义和阈值。在这里，我们可以采用3-sigma原则，即数据点与平均值的偏差超过3倍的标准差，则被认为是异常。

2. 遍历树结构，计算每个节点的各个因子的均值和标准差。对于每一个节点，遍历其子节点并计算各个因子的均值和标准差。这样就可以得到每个节点的各个因子的均值和标准差。

3. 检测异常点。对于每个节点，检测其各个因子是否存在异常点。如果存在异常点，则记录该节点以及异常点的位置和值。

4. 输出异常探查代码。根据记录的异常节点和异常点信息，输出异常探查代码。在代码中，可以采用异常捕获机制处理异常点，或者进行其他适当的处理。

以上是针对比较深的树结构，多维度因子的异常探查的一些基本步骤和方法。具体实现时需要根据实际情况进行调整和优化。