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各位大佬好，潜水集思录很久了，今天分享一下自己在做的一套A股信号研判系统，偏量化+基本面结合的路子。集思录高手多，希望能得到一些反馈和建议。
━━ 背景 ━━
我的投资风格偏稳健，早先遇到的问题是，想做跨行业配置，但一个人精力有限，跟踪不了太多行业。
研报看得多了发现一个问题——等券商出报告的时候，信息差已经不大了。真正有价值的信息往往藏在一手数据源里：部委文件、行业协会统计、海关数据、药品审批记录等等。这些数据全是公开的，但翻的人少。
所以花了半年搭了一套系统，自动采集+筛选+研判。下面说说思路。
━━ 核心框架：四层过滤 ━━
【第一层：数据采集】
覆盖6个行业域，每个域有独立的一手信息源：
• 科技制造 — 工信部、SEMI、台湾上市公司月营收
• 资源周期 — 海关总署HS编码级数据、百川盈孚、LME/SHFE
• 消费医药 — NMPA审批、CDE沟通记录、上市公司BD公告
• 金融地产 — 银保监会、上市银保月度数据
• 基建公用 — 发改委、能源局、电力交易中心
• 宏观资金 — 北向、ETF份额变动、融资融券
关键原则：一手源优先。不是不看研报，而是先看数据，再看别人怎么解读——顺序不能反。
【第二层：信号识别（量化筛选）】
每天几百条信息，四个维度同时满足才算有效信号：
维度1 — 新鲜度：信息公开多久？相关标的涨了多少？已涨20%以上则信息差大概率已消化。
维度2 — 数据硬度：区分硬数据和软叙事。"行业前景广阔"不算，"1-2月出口额同比+47%"算。两个独立源交叉验证的加分。
维度3 — 催化明确性：有没有具体时间节点？"下半年可能出政策"不算，"3月15日听证会、4月1日实施"算。
维度4 — 资金验证：北向是否连续净买入？ETF份额是否增长？单独看意义不大，但和前三个维度叠加后可信度大幅提升。
四个维度有量化评分公式，综合输出0-100置信度分数。高于70分才进入重点跟踪。
【第三层：多空辩论】
做投资最容易犯的错就是确认偏误——一旦看好某个方向，就只找支持的证据。所以强制加了三方辩论：
• Bull — 全力论证信号为什么会兑现，给出收益预期和时间框架
• Bear — 全力找反面证据，必须指出Bull论据中最薄弱的环节
• Judge — 独立裁定，综合两方论据后给出最终评级
辩论后分三级：积极关注 / 持续跟踪 / 谨慎观望
【第四层：反馈闭环】
每个信号T+20个交易日后自动复盘：实际走势vs预期，错在哪个维度，教训存入记忆库，下次辩论类似信号时自动检索。积累几十条教训后，同类错误明显减少。
━━ 脱敏案例 ━━
某资源品信号：海关数据显示某小金属进口量连续两月环比下降40%+，同时该金属最大供应国发布出口限制政策。系统从资源周期域捕捉到数据异动，交叉验证LME现货价格已开始上行但A股相关标的尚未明显反应。
四维评分：新鲜度85、硬度90、催化80（限制政策实施日明确）、资金60（北向小幅净买入）。总分78，触发辩论。
Bull核心论据：供需缺口+政策催化
Bear指出：该金属需求端可能因替代技术削弱
Judge裁定：短期逻辑成立，但需监控替代技术进展。评级：积极关注。
━━ 请教集思录各位 ━━
数据源：大家有没有好用的一手数据源推荐？尤其是化工、有色这块的行业协会数据。
量化评分：四维框架是否有明显遗漏？比如要不要加"市值/流动性"维度？
辩论机制：有没有人也在做类似多空推演？怎么克服确认偏误？
频率：信号跟踪一天两次（盘前+盘后），对中长线是不是太频繁了？
欢迎讨论，也欢迎拍砖 *
⚠️ 声明：以上为个人研究框架分享，不涉及具体投资建议。文中案例已脱敏处理。
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━━ 背景 ━━
我的投资风格偏稳健，早先遇到的问题是，想做跨行业配置，但一个人精力有限，跟踪不了太多行业。
研报看得多了发现一个问题——等券商出报告的时候，信息差已经不大了。真正有价值的信息往往藏在一手数据源里：部委文件、行业协会统计、海关数据、药品审批记录等等。这些数据全是公开的，但翻的人少。
所以花了半年搭了一套系统，自动采集+筛选+研判。下面说说思路。
━━ 核心框架：四层过滤 ━━
【第一层：数据采集】
覆盖6个行业域，每个域有独立的一手信息源：
• 科技制造 — 工信部、SEMI、台湾上市公司月营收
• 资源周期 — 海关总署HS编码级数据、百川盈孚、LME/SHFE
• 消费医药 — NMPA审批、CDE沟通记录、上市公司BD公告
• 金融地产 — 银保监会、上市银保月度数据
• 基建公用 — 发改委、能源局、电力交易中心
• 宏观资金 — 北向、ETF份额变动、融资融券
关键原则：一手源优先。不是不看研报，而是先看数据，再看别人怎么解读——顺序不能反。
【第二层：信号识别（量化筛选）】
每天几百条信息，四个维度同时满足才算有效信号：
维度1 — 新鲜度：信息公开多久？相关标的涨了多少？已涨20%以上则信息差大概率已消化。
维度2 — 数据硬度：区分硬数据和软叙事。"行业前景广阔"不算，"1-2月出口额同比+47%"算。两个独立源交叉验证的加分。
维度3 — 催化明确性：有没有具体时间节点？"下半年可能出政策"不算，"3月15日听证会、4月1日实施"算。
维度4 — 资金验证：北向是否连续净买入？ETF份额是否增长？单独看意义不大，但和前三个维度叠加后可信度大幅提升。
四个维度有量化评分公式，综合输出0-100置信度分数。高于70分才进入重点跟踪。
【第三层：多空辩论】
做投资最容易犯的错就是确认偏误——一旦看好某个方向，就只找支持的证据。所以强制加了三方辩论：
• Bull — 全力论证信号为什么会兑现，给出收益预期和时间框架
• Bear — 全力找反面证据，必须指出Bull论据中最薄弱的环节
• Judge — 独立裁定，综合两方论据后给出最终评级
辩论后分三级：积极关注 / 持续跟踪 / 谨慎观望
【第四层：反馈闭环】
每个信号T+20个交易日后自动复盘：实际走势vs预期，错在哪个维度，教训存入记忆库，下次辩论类似信号时自动检索。积累几十条教训后，同类错误明显减少。
━━ 脱敏案例 ━━
某资源品信号：海关数据显示某小金属进口量连续两月环比下降40%+，同时该金属最大供应国发布出口限制政策。系统从资源周期域捕捉到数据异动，交叉验证LME现货价格已开始上行但A股相关标的尚未明显反应。
四维评分：新鲜度85、硬度90、催化80（限制政策实施日明确）、资金60（北向小幅净买入）。总分78，触发辩论。
Bull核心论据：供需缺口+政策催化
Bear指出：该金属需求端可能因替代技术削弱
Judge裁定：短期逻辑成立，但需监控替代技术进展。评级：积极关注。
━━ 请教集思录各位 ━━
数据源：大家有没有好用的一手数据源推荐？尤其是化工、有色这块的行业协会数据。
量化评分：四维框架是否有明显遗漏？比如要不要加"市值/流动性"维度？
辩论机制：有没有人也在做类似多空推演？怎么克服确认偏误？
频率：信号跟踪一天两次（盘前+盘后），对中长线是不是太频繁了？
欢迎讨论，也欢迎拍砖 *
⚠️ 声明：以上为个人研究框架分享，不涉及具体投资建议。文中案例已脱敏处理。
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