研究问题
一个规模适中且透明的研究环境，需要具备什么条件，才能公平比较不同时间和市场环境下的股票信号？
研究动机
量化研究需要一条从原始数据到解释结论都可追溯的路径。这项案例是对该流程的设想，并不声称已验证某个信号或取得投资成果。
研究方法
计划：确定研究股票池，建立时点一致的数据规则，构建少量候选因子或信号，再通过统一的回测与报告框架比较它们。
数据与假设
尚未选定数据供应商或股票池。未来展示结果前，将说明幸存者偏差处理、公司行动、时间对齐、流动性筛选与成本假设。
实现方式
计划：使用模块化的 Python 和 SQL 组件，完成金融数据读取与验证、因子研究与回测，以及结果报告。代码公开后将补充仓库链接。
结果与发现
目前尚无回测或绩效数据。未来的图表应同时呈现结果及其不确定性。
局限与下一步
潜在问题包括数据质量、前视偏差、多重检验、市场环境依赖，以及研究条件与实际实施之间的差距。
下一步：选择时点一致的数据来源，确定股票池与验证方案，再实现一个小型研究流程；有依据后才展示发现。
收获与反思
将在工作完成并经过审查后补充。