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Research Automation / 数据研究自动化
自动研究仪表盘
每日更新数据、质量、信号与异常，但明确区分研究观察和投资结论。
自动化负责重复计算，人负责解释、质疑和承担决策。
01
先问清楚
- 数据是否按时完整？
- 信号为何出现？
- 哪些异常需要人工复核？
02
实践框架
- 1建立数据血缘
- 2自动质量检查
- 3计算并解释信号
- 4设置异常提醒
- 5保存每日快照
03
验收证据
- 更新时间
- 缺失率
- 信号解释
- 异常日志
- 历史快照
04
常见失误
- 仪表盘制造确定性错觉
- 情绪数据被操纵
- 研究信号变成荐股
- 自动更新失败无告警