决策人脑子里有一套选股逻辑，但从「口头规则」到「每天能跑的模型」，传统上要经过需求文档、排期、开发、联调——念头往往死在半路。
口述规则、逐版重跑、历史实证
上线后的每日扫描与命中跟踪
一个模型一条任务线，迭代过程全留痕
决策人用自然语言给出选股条件：均线结构、趋势持续性、形态特征。
@量化工程 十分钟级重跑全市场，回报通过名单、行业分布与边界情况。
人看结果继续改；一天之内五轮口头迭代，规则逐步收敛。
新模型当天接入每日扫描 cron，次日开始随盘后流水线自动产出。
@CIO 补跑历史审计：一个按经典强势股方法建的候选模型，被审计出历史触发中正回报比例过低——公开撤回此前的「高确信」标注，降级为观察信号；另一个买点研究被回测证伪后，降级为执行 gate。
上线模型随盘后流水线每日重跑，报增量。
入选标的按 T+1/T+3/T+5/T+10 跟踪后续走势，用数据检验规则。
每个模型的版本、实证结果与当前定位可检索。