# 信息分析方法论

## 1. 核心定义

暗线必须是：

```text
意图 / 目标 / 人心 / 组织意志
```

不能把以下内容直接叫暗线：

```text
新闻标题
公告事件
机制标签
行业概念
价格形态
政策文本本身
```

新闻和事件是叶子，暗线是枝干。多个看似无关的叶子，如果指向同一个收益者、受害者、推动者或目标，就可能存在同一条暗线。

## 2. 标准推理链

讲一个暗线故事，必须按这个顺序：

```text
B/C：最初看到的新闻或事件叶子。
A：这些叶子同归殊途，反推出什么更早的意图或目标。
M：如果 A 为真，在 B/C 之前应该已经发生什么铺垫。
N/L：如果 A 为真，在 B/C 之后还应该发生什么后续行为。
验证：M/B/C/N/L 哪些被现实证实，哪些缺证据。
输出层：这条暗线应该影响哪个层级、哪些对象、什么窗口。
结果：实际输出是否支持，还是需要替代解释。
```

## 3. 连续问为什么

追暗线时必须连续问：

```text
为什么是这个时间？
为什么是这个主体？
为什么之前没有，现在有？
为什么这些事件看似无关却指向同一个结果？
如果这是下层事件，上层是谁或什么意图在推动？
如果追到一个根节点，它还有哪些兄弟分叉？
```

如果结果和预期不符，不能直接说理论失败。必须先追查：

```text
层级错了？
窗口错了？
对象错了？
新闻滞后？
上层风覆盖？
事件阶段不同？
样本混了不同根因？
使用了事后字段？
```

## 4. 层级规则

先分层，再判断落点和周期。

| 层级 | 定义 | 常见周期 | 常见输出 |
| --- | --- | --- | --- |
| L1 | 国家级、国际级、顶层政策、大组织博弈 | 长 | 宏观背景、大行业、长期主题 |
| L2 | 行业、集团、区域、大机构 | 中 | 行业链条、主题群、平台型对象 |
| L3 | 公司、关键人、具体资本动作、单一事件 | 短 | 单一主体、短窗口、局部表现 |
| UNKNOWN | 层级证据不足 | 不定 | 只允许 review |

高层主体更大概率推动下一层事件。同层推动不是不可能，但需要更强证据。

## 5. 信息拓扑

暗线不是链表，而是树形结构。

一个根节点可能产生多个枝干：

```text
根意图
-> 分叉 A
-> 分叉 B
-> 分叉 C
```

一个枝干也可能继续长出新的枝干：

```text
暗线 A 的推进
-> 对立方反应
-> 受益方跟进
-> 第三方套利
```

所以分析时不能只看一个事件后面发生了什么，还要问：

```text
它有没有兄弟分叉？
它有没有对抗节点？
它有没有互助节点？
它有没有被更高层根节点覆盖？
```

## 6. 关键节点准确率

暗线无法百分之百确认，只能不断提高可信度。

准确率不是事件越多越高，而是关键节点被验证越多越高。

| 证据类型 | 增信效果 |
| --- | --- |
| 关键节点被验证 | 强增信 |
| 普通枝叶被验证 | 弱增信 |
| 重复转载或同源信息 | 不增信或低增信 |
| 反向关键节点出现 | 强降信 |

必须记录每一次置信度变化的原因，不能覆盖旧判断。

## 7. 反常识优先

反常识事件通常更有价值。

典型反常识：

```text
明面利好，但结果不涨。
明面利空，但结果不跌。
事件发布前已经明显显影。
事件发布后迅速兑现。
弱背景里某个对象逆势走强。
强背景里某个对象明显掉队。
```

遇到反常识时，不能停在“市场情绪”这类空解释。必须继续问为什么。

## 8. 新闻读法

不要直接做：

```text
新闻出现 -> 看后续结果
```

必须先判断：

```text
新闻是起点，还是迟来的确认？
新闻前是否已经显影？
新闻背后的利好或利空类型是什么？
新闻属于生产力增强、估值修复、托底稳定、风险解除、短线刺激，还是资本动作？
```

如果新闻只是迟来的确认，后续不继续走强不代表暗线错了，可能只是已经提前兑现。

## 9. 输出层显影

暗线验证最终要落到某个输出层，但输出层由项目自己定义。

通用输出层可以是：

```text
业务指标
价格表现
用户行为
产业链变化
政策执行结果
组织动作
竞争格局变化
```

不能把输出层显影直接当现实暗线成立。现实链和输出链必须分账。

## 10. 替代解释

每条暗线都必须记录替代解释。

常见替代解释：

```text
整体环境变化
行业共同趋势
单一主体自身变化
其他暗线覆盖
数据口径问题
时间窗口错误
样本选择偏差
事后解释污染
```

替代解释没有排除前，只能保留候选读法。