金融数据、计算与时序验证

先验证数字的身份

数值检查必须同时核实体、指标、期间、币种、单位、会计口径和来源版本。同比与环比不同，百分点与百分比不同；每股数据和总额、季度与累计、财年与自然年都可能合法却不可直接比较。验证器应读取这些结构化字段，而不是只对最终浮点数设置容差。实体解析、ticker变更、ADR比例和分部口径也进入检查。

计算建立可重放链

每个输出指标保存公式、输入fact_id、转换规则、汇率日期、舍入和异常处理。对现金跑道明确现金是否可动用、burn用什么窗口、是否季节性，融资承诺不能当已到账。对收益序列明确拆股、分红和其他corporate actions处理，以及价格采用哪种复权定义。先做确定性复算，再让语义judge评价解释；漂亮文风不能投票消除算术错误。

Point-in-time不只是一列日期

保留publication_time与available_at以及原始和重述链。较晚发布的重述值不能回填给较早决策；未来指数成分、并购退市后漏样本和幸存者偏差会抬高回测。时间前滚之外，可按公司和行业持出，检验是否只是熟悉某些实体。资料截止日约束可见输入，却无法保证晚训练的模型参数没有见过随后结果。

从报告准确走向预测检验

报告层看数字、引证与事实和观点分离；决策辅助层看假设、反证、风险和专家修订；预测层看冻结版本后的前瞻校准和适当基准。收益型实验另计成本、滑点、延迟、风险约束与多重比较，不与检索或工具benchmark混合宣传。FinQA提供数值推理任务与程序化依据，适合补算术评测，不能充当投资预测或收益证明。

错误与缺失要有不同处理

单位错、主体错、未经许可数据和伪造来源应阻断关键结论；资料缺失、口径冲突或无法核可得时间则保留unknown并解释影响。基准答案本身也可能有错误，专家应能追到原文裁决。分开统计硬错误、合理拒绝、数据服务故障、解释质量与人工耗时，不用一个平均分盖过高损失失误。

可交付的验证报告

报告绑定产物hash、task合同、as_of快照、计算和grader版本，列检查结果、证据定位、未决项与责任人。数据更新或报告修改后重新验证。历史材料与API文档能支撑机制设计，实际数据许可、市场覆盖和服务时延仍要在选定供应商与代表负载下测试。