A股可证伪论点追踪
模式
build:首次建立论点。update:新财报、公告、行业或估值信息出现后更新。audit:检查论点是否被改写、只记录支持证据或遗漏失效条件。
工作流
- 先读取
a-share-research-evidence证据包。更新模式必须读旧版本,禁止事后改写。 - 用一至两句话写核心论点,并列三至五个可验证支柱;每个支柱有指标、频率和失效条件。
- 写至少三个不同类别的反证或失败路径;未知事项单列。
- 记录估值锚的模型版本、范围和假设;估值变化不能替代基本面证据。
- 建立验证事件日历,区分论点验证事件和短期股价事件。
- 每条新证据记录发生时间、市场可得时间、来源、影响支柱和状态变化。结构化数据必须保留
china-market-data元信息。 - 支柱状态使用
supported、mixed、weakened、broken或unknown,不给综合健康分。 - 输出变化、最强反方、下一检查时间和待补证据。
- 需要本地持久化时使用
scripts/append_thesis_record.py追加JSONL哈希链;脚本强制最小schema,并在同一排他文件锁内完成旧链校验与追加,避免并发写产生分叉。它提供篡改可检测性,不等同于WORM存储、签名或多人权限控制。
硬约束
- 股价涨跌不自动证明论点对错。
- 风险至少覆盖需求、供给/竞争、资产负债表、政策、治理和会计中的适用类别。
- 版本历史不可静默覆盖。
- 不输出自动加仓、减仓、止损或退出指令。
输出契约
输出核心论点、支柱表、反证/失效表、估值锚、催化剂、更新日志、当前状态、最强反方和下一步取证。
需要持久化结构时读取references/thesis-record-schema.md。