research-scope

name	research-scope
description	研究 Phase 1：問題定義、分類、背景調查、偏差預檢。Use when starting research, defining hypothesis, 'research scope', '定義問題'.
argument-hint	<hypothesis or research question>
allowed-tools	Read, Glob, Grep, WebSearch, WebFetch

/research-scope — 問題定義 + 背景調查

研究主題: $ARGUMENTS

Step 1: 分類研究類型

判斷屬於哪種類型：

類型	特徵	範例
ALPHA	超額報酬驗證	"委員會主席交易是否有更高 alpha"
SIGNAL	信號品質改進	"PACS 加入社群情緒權重"
DATA	新數據源整合	"USASpending 合約交叉比對"
TIMING	時機參數最佳化	"Filing lag < 10d 的 alpha 差異"

Step 2: 建立研究卡片

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  RESEARCH CARD — RB-[XXX]
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  Type:       [ALPHA/SIGNAL/DATA/TIMING]
  Hypothesis: [一句話假說]
  Metric:     [主要衡量指標: CAR_5d/20d, hit rate, etc.]
  Baseline:   [對照基準: 全樣本 or SPY]
  Risk:       [可能的 look-ahead bias 風險]
  Effort:     [預估複雜度 1-5]
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Step 3: 偏差預檢

在動手之前檢查假說本身是否有 look-ahead bias 風險：

• 是否會引入未來資訊？（filing_date 後才知道的資訊）
• 是否需要 point-in-time 資料？（委員會名單何時公布）
• 是否涉及存活偏差？（只看仍在職的議員）
• 是否隱含多重測試問題？（測太多分組）
• Hit rate > 75% 是否暗示過擬合？

如果有風險，標注並設計對應防護。

Step 4: 專案內部掃描

檢查是否有人做過相似研究：

• 讀 docs/research_log.md — 過去研究記錄
• 讀 docs/reports/Sprint_Roadmap_2026_Q2.md — 路線圖
• 讀 MEMORY.md — Alpha Research Key Findings (RB-001 through RB-009)
• Grep 相關關鍵字在 docs/ 和 src/

Step 5: 文獻檢索

使用 WebSearch 搜尋：

• 學術論文（SSRN, arXiv — "congressional trading alpha"）
• 量化社群（Quiver Quantitative, r/algotrading）
• 競品分析（Capitol Trades, Unusual Whales 做法）

Step 6: 輸出 Scope Report

## Scope Report: [Topic] (RB-[XXX])

### Research Card
[Step 2 的卡片]

### Bias Pre-check
[Step 3 的結果]

### Prior Art
- 專案內: [列出相關 RB 研究]
- 文獻: [列出相關論文]

### Conclusion
[值得繼續 / 已有結論 / 需修改方向]

### Next: `/research-design`

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