量化研究 · 研究流程工程
Quant research & research-ops engineering — methodology as runnable code, not prose.
我只做一件事：把研究方法变成能跑、能核、能复现的东西。
给定一个标的，一条流程能产出一份带封面、评级框、Key Data、编号章节、机构级图表的深度研报，导出 Word 与 PDF —— 全程零付费 API。方法论、取数、图表、版式、质量门禁全部落在可执行的脚本与文档里。
I turn research methodology into runnable, verifiable, reproducible artifacts.
| 问题 | 我的做法 |
|---|---|
| 数字从哪来 | 双市场取数层（A 股 + 美股：报价 / 日线 / 财务），零密钥，每个数字都能复算 |
| 论证会不会自嗨 | 先写证伪条件再动笔；红队角色只负责拆自己的台 |
| 结论有没有被默认 | 开工前六个方向问题（期限 / 主线变量 / 假设锚点 / 真正的对手 / 证伪条件 / 产出取向）必须由人回答，用户没答的方向不许静默默认，须在封面逐条披露 |
| 交付能不能验收 | 每条产出对应一个可复现动作；最后一关把成品渲染成图，逐页视觉挑刺 |
📈 wallstreetype-research — You can work for Wall Street.
把卖方研报生产流程工程化的开源工具箱：方法论、取数、图表、版式、质量门禁全部写成可执行的脚本和文档。流程与模型解耦 —— 任何能读写文件、能跑脚本的 AI agent 都能驱动它，人照着文档走一遍同样成立。
流水线（每阶段都有结构化工件与门禁）
flowchart LR
S0["S0 意向采集<br/>版式 · 侧重"] --> S1["S1 产业逻辑梳理<br/>五步法 + 六问 · 门禁 G0b"]
S1 --> S2["S2 输入与任务信封"]
S2 --> S3["S3 主简报"]
S3 --> S4["S4 并行研究"]
S4 --> S5["S5 红队质询"]
S5 --> S6["S6 主编仲裁"]
S6 --> S7["S7 图表"]
S7 --> S8["S8 排版装配"]
S8 --> S9["S9 终审成稿"]
S9 --> S10["S10 视觉校对<br/>逐页挑刺"]
| 模块 | 是什么 |
|---|---|
| 📚 方法论库 | 100 篇卖方研报拆解清单 + 10 组主题凝练 + 550 行《华尔街范式手册》：研究思路、证据纪律、红旗清单 |
| 📈 双市场数据层 | A 股 + 美股，报价 / 日线 / 财务一条命令取数，零 API key |
| 📊 五类机构级图表 | K 线 + 成交量、估值带、财务趋势（双轴）、情景柱、同业对标，统一样式与配色 |
| 🔀 S0–S10 流水线 | 11 个阶段 / 8 个角色透镜 / 8 道质量门禁 / 结构化交接工件 |
| 📄 交付引擎 | Markdown → Word / PDF：封面、评级框、Key Data、目录、编号章节、图表嵌入，中英文字体自适应 |
| 🎨 六套机构版式 | 字体 / 配色 / 布局 / 表格 / 评级框的完整 JSON 定义，改一份就是新模板（机构名称与标识已全部移除） |
端到端案例：宇树科技 688836.SH vs 英伟达 NVDA —— 从取数到排版成书，7 页 PDF / Word / Markdown 源 / 6 张图表 / 原始数据 / 复现脚本一应俱全。
pip install -r requirements.txt
python templates/md_to_docx.py my_report.md --style goldman_hardline --pdf --toc
能做的活：研究流程设计与工程化 · 数据管道与公开接口取数 · 图表与文档自动化（Word / PDF / Excel）· 多智能体流程编排与质量门禁 · 中英文档工程与校对
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本页项目均为研究方法与工程流程示范，数据来自公开接口，不构成任何投资建议。