事实已确认
SOURCE / T+00
RESEARCH ENGINE
研究方法
AUDITABLE BY DESIGN
一条结论的完整旅程
每个节点都有来源、时间、证据状态和不确定性。系统展示推导过程，而不只展示最后一句话。机制部分支持
LINK / T+04
市场数据已验证
SERIES / T+18
替代解释待排除
COUNTER / OPEN
以下为教学报告示意 · 分数、日期与核验数量不是实际报告结果
政策预期如何穿过收益率、估值与供应链
POLICYEXPECTATIONYIELDVALUATION
ORAKT / RESEARCH证据审计 · 方法说明
从可追溯主张到有边界的因果解释
摘要
信息检索解决的是“哪里有相关材料”，因果研究还需要回答“如果没有这个事件，结果是否会不同”。二者并非同一任务。ORAKT 将事实陈述、传导机制、观察结果与替代解释分别呈现，使读者能够识别一个结论究竟建立在哪一类证据上，以及哪一步仍然依赖假设。
研究的最小单位是一项可反驳的主张：它应限定实体、时间窗口、变化方向和可观察结果。来源数量不是论证强度的直接替代品；多篇转载可能来自同一原始报道，价格与新闻同期变化也可能由共同因素驱动。专业审计因此不仅寻找支持材料，也记录来源依赖、反证和缺失条件。
关键词主张级审计反事实时序一致性替代解释
01
证据链不是新闻的排列组合
“先发生 A，再发生 B”只给出时间顺序，还没有解释因果。
ORAKT 的阅读方式是把事实、机制和结果分开。一个节点可以有可靠来源，连接两个节点的关系却仍然缺乏证明。核验的价值，就是把这些断点暴露出来，而不是用一段流畅文字盖过去。
事件
公告或报道实际说了什么？发布时间和事件发生时间是否不同？
机制
为什么会影响目标公司或资产？中间是否经过订单、成本、预期或资金条件？
结果
对应时间窗口内，价格、销量或财务数据是否发生了预期变化？
替代解释
财报、行业消息、大盘或汇率能否更好解释变化？哪些还没排除？
02
第一次打开报告，按这个顺序读
不必从最复杂的图开始。先确认这份报告是否回答了你的问题。
01 / 对象与时段
确认公司代码、市场、报告版本和讨论周期。一两周的交易观察与长期经营研究不能混作同一个结论。
02 / 数据截止时间
报告生成时间不等于行情更新时间。财报期末、披露日、价格日期可能不同，先看是否足够新。
03 / 主张与证据
沿引用查到原公告、正文或数据项，检查单位、币种与口径；标题线索不能代替全文证据。
04 / 反证与失效条件
看它承认了哪些缺口，以及什么结果会让推断失效。没有反证空间的结论，很难被真正复核。
03
置信度不是获利概率
一个分数只有连着评分口径，才有意义。
阅读评分拆解比只看总分更重要：时间一致性、证据覆盖、机制完整度与替代解释并不解决同一个问题。除非经过专门的概率校准，不能把 70 分读作“有 70% 的机会赚钱”。
| 状态 | 可以怎么理解 | 下一步 |
|---|---|---|
| 已验证 | 该项事实或数据有对应来源，仍要核对时点与口径。 | 检查它是否真的支持这一步连接。 |
| 部分支持 | 方向有依据，但中间步骤或范围不完整。 | 定位缺少的指标或对照组。 |
| 证据不足 | 还不能确定，不等于已经证明它错误。 | 保留假设，等待可核验的新材料。 |
04
数据有边界，研究也要有边界
页面可以展示很多条记录，但记录多不等于证据全。
已发布数据，不是实时行情
官网与账号中心展示已发布数据的版本日期；不同来源的覆盖起止日可能不同。不能把刷新页面理解为重新采集全部数据。
地点精度不是确定性
报道只提到某个省份时，就不应当被解释为精确到某座工厂。地图是研究入口，不是现场定位或实时作战工具。
全文与再分发
能找到来源不代表可以无限复制或公开分发。正文可用性与数据授权要分别检查，缺失材料不应被编造补齐。
05
使用这些结果前
把报告当作可检查的研究输入，而不是替你承担风险的答案。
历史回测属于模拟，不是实际交易业绩。阅读时需要留意测试期间、基准、费用和选样方式；任何历史表现都不能保证未来结果。ORAKT 不在公众网站执行交易，也不承诺固定收益。
概念参考 · 不代表对本产品的认证SEC Investor.gov · Performance Claims
MTH
技术说明与适用条件
证据审计 · 方法说明
M.01
主张分解与证据定位
“运输中断导致企业利润承压”应拆成至少三项主张：中断是否发生、企业是否对该运输节点有实质暴露、成本或销量是否出现可观察变化。前一项得到新闻支持，并不自动使后一项成立。每个节点与每条连接都应对应明确来源、适用时段和核验状态。
在报告阅读中，应优先检查实际引用的数据项，而不是数据源是否仅仅存在。收益率、汇率或库存数据只有在单位、频率、发布日期和目标窗口匹配时，才构成该主张的相关证据；无法对齐的序列需要标明限制。
M.02
因果目标与识别条件
一个常用的因果目标是同一总体在两种明确干预下潜在结果的平均差。我们不能同时观察同一对象在两种状态下的全部结果，因此仅有事件前后变化不够；识别还需要可信的研究设计和适当比较。
观察性调整通常依赖一致性、在已控制变量条件下无未控制混杂，以及可比较样本覆盖等条件。金融事件常受预期、同期公告和共同流动性影响；这些条件不成立或无法核实时，应保留关联性结论，而不是把完整的流程图当成因果证明。
τ = E[Y(1) − Y(0)]Y(1)、Y(0) 为两种定义清楚的干预下的潜在结果；τ 是目标平均效应。此式定义研究问题，不表示系统已经从新闻中识别或估计该效应。
M.03
评分、反证与可修订结论
证据覆盖率、时间一致性与机制完整度属于不同评价维度。把它们压缩成一个总分有助于组织审查，却可能隐藏某个关键环节的失败，因此应同时阅读组成项与关键缺口。80 分不能直接解释成 80% 的因果概率、涨价概率或获利概率。
结论应说明什么新增信息会改变当前判断。例如库存未下降、企业存在替代供应，或价格在事件前已经完成调整，都可能削弱原路径。保留这些失败条件，使后续修订能够追溯到具体证据变化，而非只把旧文字改写得更肯定。
方法文献 · 不代表对 ORAKT 的认证Hernán & Robins · Causal Inference: What If ↗
Q/A
补充说明
常见概念分歧与使用边界。
证据充分就一定能预测价格吗？
不一定。事件可能已被市场预期，或者同时出现了更强的驱动因素。验证事实、解释机制和预测结果，是三项不同的任务。
为什么同一公司会有多份报告？
它们可能对应不同截止时间、版本或研究周期。先按公司和时间筛选，再选择具体版本；不要把新旧证据混在一起，以免用后来信息评价当时的判断。
能在网页里修改模型或提交审核吗？
当前公众版本以只读查验为主，在线 AI 生成和审核写入关闭。展示的研究状态不等于你可以启动后台任务。后续协作功能会在准备好后单独标明。
ORAKT · 观因