NarrowGate 研究地图：十个研究族如何收敛为 12 篇主研究长文
Last materially modified: 2026-08-30
TL;DR：研究 identity 可以很多，读者层面的主文章不应该跟着碎裂
NarrowGate 公共仓库包含十个策略/证据研究族、一个系统工程分支，以及大量 spec、amendment、preflight、failure receipt、producer、parity 和 execution attempt。此前博客把其中 47 个阶段分别写成文章，并称为“48 个真实项目”；这个粒度是错误的。它混淆了用于证据治理的 research identity 与用于解释科学问题的 research narrative。
Research identity 必须严格区分样本、baseline/candidate、fold、estimand 和统计合同：
只要其中实质字段改变，机器证据就需要新 identity，不能覆盖旧结果。但一篇面向读者的研究文章应当解释完整问题如何经过这些 identity 演进：为什么换样本、为什么修时钟、为什么预测通过仍不能动作、为什么某个 successor 关闭。Full‑Multiscale 主文章一直采用这种叙事粒度；现在其余研究也统一按同一标准整理。
整理后共有 12 条主研究叙事。每篇覆盖一条完整的科学问题、方法演进、反例、经济检验和权限边界；校准版本、时钟修复、prediction gate、mechanics preflight 与失败 attempt 回到对应正文中，不再单独占一篇文章。
12 篇主研究长文
| # | 主研究 | 覆盖研究族 | 完整问题 | 当前结论 |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 报价动作：从固定参数竞速到随机化 Widen/Recenter | F01、F09 | 参数 winner 能否升级为有反事实支持的报价动作？ | 固定参数仅可 screening；已测局部动作与 BUY 条件加宽均无稳定晋级 |
| 2 | Empirical P3：从十秒触达到 Reach-Time Hazard 与报价价值 | F02、F05 | P(touch) 能否经过策略时钟、queue 与终局价值变成报价动作？ | Prediction successor 有支持；scalar adapter 与 joint quote selector 关闭 |
| 3 | Causal 13-Head：从 v4 重建到一秒 Cadence | F03 | 十三个预测头能否跨数据修复、来源和频率形成完整 maker alpha？ | 局部 prediction 存在；所有完整经济 identity 均未晋级 |
| 4 | External Market Alpha：三交易所参考、信息衰减与 Fair-Center | F04、F09 | 外部市场信息如何从 receive-time state 走到本地报价动作？ | 短时信息与 fair coordinate 有证据；first-add/guard/action 链未闭合 |
| 5 | Fill Quality 与 First-Add Quote EV | F05、F10 | 坏成交从何处开始，能否提前识别并用 soft-widen 改善？ | 历史损失存在；无稳定 decision-visible subset，直接动作关闭 |
| 6 | Full-Multiscale Boolean Cooldown | F05 | 多尺度 EMA Boolean state 能否选择重复执行的 cooldown duration？ | BUY 有 point signal，但 simultaneous gate 未过；supported_sides=[] |
| 7 | Order-Level Quote Value：Placement、Queue Value 与 Continuation | F06、F07 | 报价应放多远，激活后应 KEEP 还是 CANCEL/RE-ENTER？ | 2/4 tick fill 差可辨；marginal value 与 continuation action 均未通过 |
| 8 | Side-Taker Lifecycle：微观流、双时钟与 Risk Set | F08 | 主动成交流如何在合法可见时钟上进入订单动态风险集？ | 静态 M0 关闭；双时钟与 v2 risk-set 前置仍未完成 |
| 9 | Cooldown Temporal-Permission Action Frontier | F09 | One-cycle、stop-until-flat、state、recovery、variance-time 哪个控制强度有效？ | 从 near-noop 到 participation shutdown 均无稳定正终局价值 |
| 10 | Inventory Control：Budget、SELL 抑制与 Passive Repair | F09 | 少进入风险库存或更快减仓，能否同时改善 terminal value？ | 库存代理可改善，但 reward、tail 或 action resolution 失败 |
| 11 | Exposure Guards：BER Proxy、BUY q90 与 Ranked Toxicity | F09、F10 | 风险分数如何绑定合法订单、ACK 风险集和跨 campaign ownership？ | 旧 add-only guard 有经济伤害；q90 身份失效；新 guard 仅完成 plumbing |
| 12 | Replay Evidence Revalidation：时间、量纲与因果时钟 | F10、SYS | 基础时钟/单位修复后，旧回测证据还能保留什么？ | No-promotion 权限方向保留；旧 PnL、winner 与排名撤回 |
为什么这些合并是必要的
P3 不是六个互不相干的模型
Normalized-100ms、source-aware v3、volatility-conditioned v4/v4.1、scalar adapter、policy-visible cadence、joint quote value 与 reach-time hazard 依次回答同一条链上的问题。分别阅读时，读者容易把“条件概率预测通过”和“报价动作失败”当成矛盾；合并后可以看见失败发生在 estimand mapping，而不是概率模型自动失效。
Causal 13-Head 的 v4、v5、v9、v12 与一秒 cadence 是一次持续重建
这些版本更换了 P3、数据身份、taker-tempo、source semantics 和决策频率，但没有改变最高层问题：prediction 是否能穿过 full path 形成经济增量。把每次修复各写一篇，会让局部通过的 head 或某个正 PnL 点估计脱离最终 gate。
Placement 与 Active-Order Continuation 是同一张订单的前后半段
Placement 决定初始价格与 queue position；KEEP/CANCEL 决定是否保留已经获得的 queue option。Fill CIF、cancel-ACK competing risk 和 lifecycle parity 是动作估值的前置层，不应被包装成与 action value 平行的研究结论。
Cooldown 五个候选必须放在同一 leverage frontier 上
One-cycle skip 改得太少，stop-until-flat 改得太多，state/recovery/variance-time 在中间寻找可执行区域。只有合并后才能看见结构性阴性结果：当前测试范围内，没有候选同时满足真实 path divergence、活动保留和正 terminal reward lower bound。
Guard 的共同难点是订单所有权，不是阈值名字
历史 BER 实际是 trade-intensity acceleration proxy；BUY q90 是 active-order hazard 分位；ranked toxicity 是 persistent exposure permission。三者信号不同，却都必须处理 feature-ready clock、cancel ACK、terminal risk set、dynamic role 和 carryover ownership。把它们拆开，会重复讲状态机，却看不见同一执行合同如何逐步收紧。
按研究族寻找文章
| 研究族 | 应阅读的主文 |
|---|---|
| F01 Fixed Parameter Racing | 报价动作主文 |
| F02 Empirical P3 | P3 主文 |
| F03 Causal 13-Head | Causal 13-Head 主文 |
| F04 External Market Alpha | External Market Alpha 主文 |
| F05 Fill Quality / Quote EV | P3、Fill Quality、Full-Multiscale 三篇 |
| F06 Placement Fill CIF | Order-Level Quote Value 主文 |
| F07 Active Order Continuation | Order-Level Quote Value 主文 |
| F08 Side-Taker Lifecycle | Side-Taker Lifecycle 主文 |
| F09 Campaign Action Uplift | 报价动作、External、Cooldown、Inventory、Exposure Guards 五篇 |
| F10 Live/Replay Attribution | Fill Quality、Exposure Guards、Replay Revalidation 三篇 |
| SYS | Replay Evidence Revalidation 主文 |
两篇基础长文不计入 12 个研究项目
Maker Quote EV、Order-Level Evidence 与 Causal Action Uplift 是整个项目的算法、术语与证据框架总览；回测吞吐与 Live 尾延迟工程 是 Python/C++、回放吞吐和运行时延迟的工程专著。它们为各研究主文提供背景，但不因为篇幅更长就被重复计算成策略研究项目。
怎样阅读阴性、阻塞与未完成结果
closed 只关闭对应冻结 identity，不表示整个研究族没有信息；prediction supported 不等于 quote/action supported；mechanics complete 不等于经济效果存在；blocked 表示必要字段、时钟、支持或生命周期尚未闭合。withdrawn 则表示旧数值不再具有当前引用权限，不自动等于反向结论。
同理，owner operational decision 可以显式接受研究尚未闭合的风险，却不能倒写成历史 gate 已通过。每篇主文同时写明“看到了什么”“没有获得什么权限”，并把 K 线、报单、queue、inventory 与 campaign terminal 放在同一机制链中。
精确私有 artifact、OOF rows、缓存、原始 live 记录与 owner-side evidence 不随公共博客分发。公共文章提供可审计的方法、聚合结果、公开仓库链接和证据边界；它不把“公开可审计”夸大成“第三方可端到端复算所有私有结果”。
结语：文章应该按问题合并，证据仍要按 identity 分开
合并文章不等于合并证据。正文可以把同一科学问题的失败、修复和 successor 写成一条连贯故事；机器 manifest、fold、artifact 与 receipt 仍必须保持各自不可混用的 identity。前者服务理解，后者保护因果与统计完整性。
这也是 Full-Multiscale 给出的正确模板：不是把每个执行 attempt 单独发布，而是让读者在一篇文章中看到问题、状态空间、nested OOF、one-shot/repeated distinction、BUY/SELL 分侧、结果、失败原因与权限边界。现在其余 NarrowGate 研究也按同一标准阅读。