两周重启计划

这是建议的学习与实验顺序。本次仅整理知识库，没有执行回测、提交、配点或报名。

阶段	工作	完成标准
第 1–2 天	阅读规则纠错，核对账户当前地区/字段/算子权限；盘点已提交 Alpha 和 PnL	知道哪些旧方向还能做，记录真实配额，不照搬帖子额度
第 3–4 天	挑 3 个机制：SNR、机构拥挤反转、关注度脉冲；订单流作为替补	每个有经济假设、字段释义、数据频率与一个反例
第 5–6 天	设计小批基线/消融；实现前先用实验模板记录完整 settings 与停止条件	每个假设有 raw baseline、处理后版本、去掉关键机制的对照
第 7 天	评估分年/子宇宙/成本和相关性，不只排 Sharpe	至少淘汰一个无证据或增量不足的分支，并记录原因
第 8–10 天	围绕最有解释力的方向扩展字段/地区；只改变有理由的主变量	能说明提升来自机制、覆盖、约束还是数据挖掘
第 11–12 天	只有 FastExpr 表达不足时才进入 Python；SPC 保持独立实验路线	Python 有逐日数值对照；SPC 有来源时间与 schema 检查
第 13–14 天	看候选对已有组合的增量、同族互相关和同步回撤	形成候选审阅清单；不因绿按钮就提交

预算建议：开始阶段每个假设先设计 8–12 个有对照关系的实验，而不是无差别扫描全算子和所有地区。这个数量是研究管理建议，不是 BRAIN 限额。真实执行前在账户预算内分配，并为终验保留额度。

停止条件建议：连续几轮修复只改善样本内且样本外/分年更差；关键字段缺失无法解释；收益集中于单一事件期；同族之间高度冗余；模型反复编造字段或算子。到达条件后回到假设或换数据，不继续堆复杂度。

每周只复盘：新增有效假设数、去重后的实际实验数、验证完成的候选数、失败原因分布、组合增量以及预算消耗。把候选和已提交状态分开。