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政治事件追踪研究计划

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目标

验证公开人物持仓披露、官方公开点名、政策资金事件与美股短中期收益之间是否存在可复现关系。

这类研究思路的主要假设是：

• 先出现于公开持仓或交易披露
• 再出现于官方讲话、公告、白宫材料或媒体 lead
• 最后在 K 线、财报、政府采购或分析师事件中体现反应

研究单元

最小研究单元是单个 symbol + event_date + event_type。

候选事件进入研究池后，需要保留：

• 来源链接
• 事件类型
• 事件方向
• 置信度
• 人工备注
• 后续 1/5/20 个交易日收益和相对基准收益

事件分层

• watchlist_only：只在公开持仓或研究观察池中出现，尚未触发点名
• disclosure_buy：公开披露中出现买入或新增持仓
• public_mention：官方讲话、公告、白宫材料或媒体 lead 中被点名
• policy_capital：政策资金、政府采购、入股、产业政策支持
• market_reaction：财报、合同、评级或价格反应，用来标记后验验证点

数据源优先级

1. 官方披露：OGE、国会披露、SEC 或政府网站，默认 high confidence。
2. 官方讲话：WhiteHouse.gov、官方转录、正式新闻稿，默认 high confidence。
3. 发行人公告：公司 IR、SEC filing、公司新闻稿，默认 medium confidence。
4. 主流财经媒体：只能做 lead，默认 low confidence，需要后续找到一级来源。
5. 市场数据：Yahoo、Polygon、Nasdaq Data Link 或 QuantStrategyLab 已有价格输入。

X / Truth Social / Longbridge 社区类来源先不进入当前稳定版。

原始文本抽取入口

source_items schema 用来接官方讲话、RSS、发行人公告、财经媒体等外部导出：

item_id,published_at,source_type,source_url,author,text

抽取器只做确定性别名匹配和事件类型粗分类。它不调用 AI，也不认定投资结论。 财经媒体来源会被导入为 low confidence lead。

初版成功标准

初版不判断能否实盘，只判断是否具备研究可行性：

• 能从同一 schema 载入合成示例和官方来源事件。
• 能拒绝把非官方文章 URL 当成政府类事件来源。
• 能把财经媒体降级为低置信 lead。
• 能生成候选追踪表，区分已触发点名和仅观察池标的。
• 能在本地价格 CSV 上计算事件后收益。
• 能记录数据来源、置信度和未验证事项。

推广前门槛

进入任何下游策略仓库前，至少需要：

• 100 个以上可复核事件。
• 明确事件发布时间，尽量区分盘前、盘中、盘后。
• 与 SPY、行业 ETF 或同主题篮子的异常收益比较。
• 成本、滑点、公告滞后和幸存者偏差处理。
• 样本外窗口中仍有稳定 hit rate 或正期望。

当前限制

• 社区文章只能作为灵感来源，不是默认数据源。
• 公开披露通常有滞后，无法假设“披露日”等于“买入日可交易发现日”。
• 非官方材料中的时间线需要官方材料逐条复核后才能入库。
• 单个总统或单一产业周期可能产生强样本偏差。

与 AI 影子信号仓库的边界

本仓库不调用模型、不保存模型判断、不产出 AI 影子信号。

ResearchSignalContextPipelines 负责长期 AI 观点、context bundle、issue handoff 和 shadow artifact replay。 本仓库只负责可审计事件事实、来源复核、候选追踪和事件收益统计。

如果未来需要 AI，它只能作为离线文本抽取辅助，输出仍需落到人工可复核的事件 schema，并保留原始来源 URL。