分析“说得清”
指标是系统的“语言”，需兼具“专业性”与“可解释性”。需求强调：
??分层指标体系：一级指标（如“财务健康度”“成长潜力”“风险暴露”）下设二级指标（如“财务健康度”包含偿债能力、盈利能力、营运能力），三级指标（如“偿债能力”包含资产负债率、流动比率），形成“金字塔”结构；
??动态权重调整：根据市场环境变化自动修正指标权重（如牛市中“成长潜力”权重提升至40%，熊市中“风险暴露”权重升至50%）；
??自定义扩展接口：允许用户根据特定策略（如“困境反转”“高股息”）添加个性化指标（如“市净率分位数”“机构持仓变化率”）。
这一需求为第224章“指标构建”勾勒了“框架蓝图”，也为情绪模型（第225章）的指标量化埋下伏笔。
（四）支柱四：“哨兵”预警机制——让风险“跑不了”
预警是系统的“核心价值”，需实现“精准度”与“及时性”的平衡。需求明确：
??多级预警阈值：设置“绿色”（正常）、“黄色”（关注）、“橙色”（警惕）、“红色”（高危）四级，每级对应不同的应对策略（如黄色预警触发“专项研究”，红色预警建议“立即减仓”）；
??预警归因分析：不仅提示“风险信号”，更需说明“触发原因”（如“红色预警：应收账款周转天数同比上升60%，触发‘财务造假风险’指标第3条”）；
??误报反馈优化：允许用户标记“误报案例”，系统通过机器学习降低同类信号的误报率（目标：6个月内误报率从初始30%降至15%以下）。
这一需求直接对应第226章“预警机制”，并通过人机分工（第228章）实现“机器预警+人工复核”的高效协作。
四、非功能需求：狼眼系统的“隐形骨架”
除了核心功能，需求设计还需兼顾“非功能需求”，它们如同系统的“隐形骨架”，支撑着功能的稳定运行。
（一）安全性：“数据不出域”的底线
投研数据涉及商业机密，需求明确规定：所有数据存储于本地服务器，敏感字段（如机构持仓、未公开调研纪要）采用国密算法加密，访问权限按“角色分级”（实习生仅能查看公开数据，投资总监可解锁全部功能）。
（二）易用性：“分析师友好”的交互
系
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