研究工作流组织方式

量化研究如果缺少标准流程，很快会陷入脚本散落、结果不可复现和实验成本不断上升的问题。

工作流目标

研究工作流的核心不是增加流程步骤，而是让每次实验都能回答三个问题：

1. 用了什么数据和参数。
2. 为什么得出当前结论。
3. 这个结论能否被别人复现。

推荐阶段

1. 数据准备：统一数据快照和时间口径。
2. 特征实验：记录特征定义、参数和版本。
3. 回测评估：固定指标、口径和对比基准。
4. 结果沉淀：把有效方案写入文档并进入候选库。

角色分工

• 数据侧：保证快照可重放、字段定义一致。
• 研究侧：输出实验假设、因子定义和评估结论。
• 平台侧：维护任务模板、报告模板和实验追踪。
• 策略负责人：判断是否进入候选库或上线评审。

目录建议

research/
  factors/
  notebooks/
  reports/
  snapshots/

产出规范

1. 每个实验有唯一 ID。
2. 每份报告能追溯到对应数据版本。
3. 每条结论附带失败条件和适用边界。
4. 有效结果进入候选池，无效结果进入失败案例库。

常见堵点

• Notebook 结论没有落地到文档。
• 回测参数散落在多个脚本里。
• 失败实验没有保留，导致重复踩坑。