本页目录
第一步
明确要研究的问题
一项有效的研究任务通常从公司、资产、行业、事件、持仓或风险点开始。问题需要明确研究对象、时间范围和判断背景，才能真正被验证。
- 明确研究对象和时间范围。
- 区分当前观察与需要验证的结论。
- 提前说明哪些证据会增强或削弱这项判断。
第二步
连接证据与研究视角
根据问题和当前可用的产品流程，Nashnova 可以整理行情、财务报表、财报材料、新闻、宏观与产业信息、研究材料、交易信号及其他相关来源。
不同 Agent 提供基本面、周期、宏观传导、产业链或风险验证等研究视角。它们是检验问题的工具，不替代用户自己的判断。
第三步
展示假设、反面证据与失效条件
研究结论只有在推理过程能够被检查时才更有价值。重要输出应区分事实与解释，并说明核心假设、关键变量、反面证据，以及当前观点在什么条件下会失效。
- 核对重要数据的来源和时间。
- 当结论高度依赖假设时，用不止一种研究框架交叉检查。
- 把确定语气视为需要验证的主张，而不是保证。
第四步
建立持续复核路径
在相关功能可用时，问题可以通过简报、已保存上下文、定时任务和 Agent 更新继续推进。新的行情、财报、新闻或事件出现后，可以再与原判断及其失效条件进行比较。
目标不是自动替用户作出买卖决定，而是让证据链和观点变化的理由更容易回看。
输出标准
对投资判断有用的内容应说明什么
- 可提供时的信息来源或引用
- 相关数据或内容的时间
- 主要假设与关键变量
- 重要风险、不确定性与反方观点
- 后续复核的实际节点
信息来源
- Nashnova 现行官网、联系页、用户协议与隐私权政策
- Nashnova 已发布的产品文档与功能说明
- 当前公开的产品与服务信息
- Nashnova 产品文档与已发布的研究工作流
已知限制
- AI 生成内容可能不完整、不准确、存在延迟或前后不一致，使用前需要独立核验。
- 可用工具、信息来源与跟踪功能会因市场、数据许可、地区和产品流程而异。
- 不同 Agent、产品版本与用户权限可使用的功能和研究流程可能存在差异。