# AI Research 使用指南

AI Research 用于把行情、标的资料和模型分析组织成可复核的研究过程。它能提高研究效率，但不能替代数据核验、风险判断或投资决策。

## 开始一次研究

1. 选择正确的市场与标的，确认代码没有落到同名的其他产品。
2. 检查行情时间、币种、交易所和数据频率。
3. 选择研究目标，例如趋势、基本面、风险或多标的比较。
4. 运行分析，等待各项数据和模型输出完成。
5. 保存有价值的结论，或继续转入指标与策略开发。

## 如何判断结果是否可用

- **数据时间**：确认报价、财报和新闻的时间，不把旧数据描述成当前事实。
- **证据一致性**：模型结论应与图表、指标和结构化数据一致。
- **市场身份**：研究标的与计划交易的实际产品必须一致。交易所股票、代币化股票和传统证券账户不是同一个执行身份。
- **缺失数据**：缺少历史区间或基本面字段时缩短范围、切换数据源或停止结论，不把空数据解释成无信号。
- **模型差异**：不同模型可以给出不同解释；重要结论需要人工复核。

## 从研究进入策略

研究结论可以用来建立假设、筛选 universe 或生成代码草稿。进入策略编辑器后仍需：

- 明确入场、退出、仓位和风险规则。
- 使用规范市场标识和数据频率。
- 通过 Strategy API V2 校验。
- 在独立时间范围回测并检查执行假设。

后续流程见[策略工作流](STRATEGY_WORKFLOW_CN.md)。指标实现见[指标开发指南](../trading/INDICATOR_DEV_GUIDE_CN.md)。

## 结果边界

AI 输出可能包含错误、遗漏或过度推断。公开报告前移除账户、密钥和个人信息；实盘决策前核对原始数据、交易产品、费用、流动性和账户风险。