候选 Alpha
28
当前有 28 条超额收益线索处于观察、验证或等待复检状态。
主动提出超额收益假设，再用研究链把它们筛成少量有效方向
阿尔法发现系统是交易中枢进入 P3 之后的主动探索层。它负责发现、否定和确认新的收益来源，把系统从被动执行推进到主动提出机会。
发现系统总览
真正的 Alpha 发现不是堆更多策略，而是更快发现什么值得研究、什么应该否掉。
已确认方向
7
只有通过研究链和生存验证双重筛选的方向，才会进入高优先级池。
实验任务
19
Alpha 发现并不是一句灵感，而是一系列要被验证的研究任务。
拒绝结论
41
大部分看起来诱人的模式最终都会被否定，否定效率本身就是能力。
三条发现主线
阿尔法发现至少要覆盖假设生成、实验验证和知识升级。
假设生成
Hypothesis Generation
从市场状态、结构变化和历史失败中提出值得验证的收益假设。
- 市场条件假设
- 结构变化假设
- 收益来源拆解
实验验证
Experiment Validation
通过回测、压力测试和对照组验证，筛掉伪规律和偶然收益。
- 回测复核
- 对照实验
- 收益质量审查
知识升级
Alpha Consolidation
把通过验证的 Alpha 方向沉淀到知识层和记忆层，供后续策略生成复用。
- Alpha 标签化
- 研究结论归档
- 生成链回写
发现流程
发现层必须和研究、知识、记忆联动，否则就会退化成一句句口号。
观察面板
这里承接当前正在研究的 Alpha 线索，后续可以接真实研究任务流。
伦敦开盘波动扩张
高波动叠加点差健康时，趋势延续概率提升，但需要严格过滤假突破环境。
置信度：中高低波动震荡回归
在低波动横盘区间，均值回归家族的收益质量明显优于突破家族。
置信度：中系统输出
阿尔法发现的终点不是报告，而是进入下一轮策略生成与组合配置。
可验证规律
输出带证据链和适用条件的规律，而不是模糊的灵感描述。
新策略方向
把通过验证的 Alpha 转成新的策略研究方向与生成提示词素材。
研究报告
沉淀每次发现、否定与保留的原因，形成持续可追溯的研究链。