这个文档定义研究“研究方法”时如何处理来源分层。
目标不是收集最多的方法，而是收集最值得比较和验证的方法。
核心原则：
- 来源类型不等于方法质量
- 机构方法不默认更好
- 野路子方法不默认更差
- 实践结果和后续跟踪优先于身份光环
- 搜索覆盖面不够的方法，不应过早下结论
研究方法论时，默认至少同时搜索：
- 方法名
- 功能描述
- 变量名
- 作者或机构名
- 批评词和失败词
- 后续复盘词
推荐的查询维度：
what it is这个方法是什么how it is used这个方法实际怎么做who uses it哪些人反复使用它where it fails它在哪些场景失效what it looks like in outputs它在研报、帖子、纪要、投资者信里长什么样
如果是跨圈层方法，应该主动切换搜索语言和标签，不要只用单一社区术语。
包括：
- 券商研究流程
- 基金研究分享
- 投资人长文和访谈
- 正式行业研究框架
价值：
- 结构完整
- 流程可复用
- 便于和 buy-side / sell-side 语言对齐
风险：
- 可能太通用
- 可能被公开传播后失去优势
包括：
- 一线从业者总结
- 实盘研究者和交易者方法
- 行业调研经验帖和访谈
价值：
- 更接近真实执行
- 常能补足“实践 > 原理”的缺口
风险：
- 表达随意
- 容易夹杂幸存者偏差
包括：
- 从供需、竞争、信息结构、激励、资本成本出发的方法
- 不依赖某个机构模板的底层分析思路
价值：
- 迁移性强
- 有助于发现方法背后的共通结构
风险：
- 容易停留在抽象层
- 没有真实应用时难评估收益
包括：
- 本仓库从实际 case 中提炼出的内部方法
价值：
- 与
Mira适配度最高 - 最容易转化为正式 framework 或 overlay
风险：
- 容易过拟合少量案例
包括：
- 从研报、会议纪要、长文、帖子、访谈和他人分析结果里逆向抽方法
价值：
- 能从“别人怎么得出这个结论”反推出隐含流程
- 有助于快速扩展方法库，不被正式方法论写作风格限制
风险：
- 容易把漂亮结论误认为好方法
- 容易把事后归因当成前瞻框架
默认不要给任何来源类型特权。
credibility_score 应主要由以下因素决定：
- 输入变量是否明确
- 推理链是否完整
- 失效条件是否存在
- 是否有 follow-through
- 是否能在别的 case 中复现
- 是否能被公开信息或后续事实交叉验证
低可信的典型特征：
- 只给结论，不给方法
- 结果导向叙事明显
- 一旦结论失效，无法解释是哪里错了
- 大量使用模糊词，但没有可观察变量
高质量方法论研究，至少要避免以下搜索偏差：
- 只看支持材料，不看反对材料
- 只看“方法说明”，不看实际应用
- 只看大机构，不看实践派
- 只看英文，不看中文或本地表达
- 只看热门标签，不搜相邻术语和反面问题
默认不要因为来源“听起来高级”就高估方法。
优先比较：
- 是否更可执行
- 是否更能解释股价和预期变化
- 是否更容易被证伪
- 是否值得付出调研成本
- 是否值得长期 follow-through
允许把“别人的分析结果”当作方法候选，但必须补上：
- 隐含输入
- 权重排序
- 假设条件
- 失效条件
- 如果当时处在事前，是否真能据此做判断
逆向拆解时，优先搜索：
- 这套分析在哪些别的文章里重复出现
- 作者过去是否一直这么分析
- 这个方法在失败案例里是否也被用过
任何新方法想进入正式系统，至少要回答：
- 它适用于什么场景
- 它不适用于什么场景
- 它比现有方法多解释了什么
- 它最可能错在哪里
- 它是否经过了
case backtest、forward watch或真实 trial