AheadPick

一套可以复核的研究评分

分数用来安排研究顺序,不是让人盲信的收益承诺。

AheadPick 解决的是“先研究什么”,而不是“买什么”。系统把可观察的输入放到同一套框架中,先过质量门槛,再计算优先级,同时把不确定性明确保留下来。
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评分由什么组成

基础分由四项正向因素组成,再扣除不确定性。所有输入都会先做标准化,避免某个绝对值特别大的数据把整条排序带偏。

  • 事件异动 — 30%:概率变化的幅度、速度与持续性。
  • 资产暴露 — 25%:事件影响相关股票或 ETF 的路径是否直接、清晰。
  • 反应缺口 — 25%:相对于事件变化,资产价格还有多少可能尚未反映。
  • 市场质量 — 20%:来源市场的流动性、价差、活跃度与规则清晰度。
  • 不确定性扣分:替代解释、弱映射和价格历史不足都会降低分数。
02

进入排序前,先过五道门槛

算出来的分数再高,也不能直接进入清单。时效、流动性、结算规则、资产映射和价格历史有任何一项不过关,候选信号都会被排除。

  • 异动足够新,仍然代表当前预期变化。
  • 流动性足够,尽量降低单笔成交造成的假信号。
  • 结算条件清晰,并能追溯到明确的来源市场。
  • 事件到相关股票之间存在可以解释的传导路径。
  • 价格历史足够,用于比较事件变化与资产反应。
03

应该怎样理解高分

分数越高,只表示这组“事件—资产”关系越值得优先核对;它不代表股价一定会动,也不证明两者存在因果关系,更不意味着交易一定盈利。

完整研究页会把评分拆解、来源背景和时间戳保留在一起,方便之后推翻、修正或复盘当时的判断。