数据准确性

Alphio AI 显示的某个具体数字与你预期不符时的细分答疑。

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股票数据看起来不对。 "股票数据错"的反馈大多能追溯到几类原因：

• 报价滞后 — 报价按间隔刷新；快速行情下屏幕上的最新报价可能比 broker 的 tape 慢几秒。
• 盘前 / 盘后 vs 常规交易时段 — 延长时段的成交价可能与综合 tape 的常规收盘价差异很大。
• 复权 vs 不复权 — 历史价格可能已做拆股 / 分红调整；你以为"错"的数字其实是正确的复权价。
• Ticker 歧义 — 同一 ticker 在不同场所（美股 ADR vs 本土上市）报价不同。

到 同一交易时段、同一 ticker 对照 broker 的 app。还是对不上，按下面流程提交数据问题。

加密价格与我的交易所对不上。 加密价格在不同场所之间会差：

• 不同场所，不同价格 — 同一 token 在 Binance、Coinbase、Uniswap、原生链上 DEX 之间的价格不完全一样，每个都是独立的 order book。
• 指数 vs 单一场所 — Alphio 可能显示综合指数价；你的交易所显示的是该所本地价。
• 流动性差异 — 低市值代币在不同场所之间价差可能很显著。

下交易决策时，起作用的是你实际成交的场所价。Alphio 上的价格是参考 — 在 Trade Modal 里再确认你实际会付的价。

财报预测偏差很大。 财报预测是 概率性 的，不是确定性的。公布的数字是分布的一个点估计，业内财报"超预期 / 不及预期"本就是常态。

• 用 AI Earnings Calendar 上的历史准确度视图校准预期 — hit rate、mean absolute error、surprise distribution 都按 ticker 公开。
• 波动大的票（小盘、IPO、后疫情盈利）按 ticker 的误差一般也更大。
• 把预测当成 众多输入之一（与 consensus、公司 guidance、你自己的模型并列），不要当裁决。

如果同一 ticker 连续多个季度都偏离很大，按数据问题流程报，让团队复审该 ticker 的模型。

Whales tracker 数据延迟。 Whales Auto Tracker 数据源自上游披露和链上 indexer，各自延迟不同：

• 13F（机构持仓） — 季度披露，季末后最多 45 天延迟。本质上就是滞后数据，没有实时源。
• Form 4 / 国会议员披露 — 在法定窗口内披露（Form 4 通常 2 天，国会议员 30-45 天）。Alphio 在 SEC / 披露门户出现后不久就上。
• 链上钱包 — 接近实时，受 indexer 节奏限制（一般几分钟）。

如果 链上 视图滞后到小时级（不是分钟级），按数据问题流程报。13F 视图觉得"旧"是上游披露节奏，不是 Alphio 侧延迟。

Alphio 数据来自哪里？

注意

确切的数据供应商身份（股票报价 / 基本面 / 链上数据各由谁提供）仍在为公开文档定稿中。Alphio 聚合多家上游供应商，逐字段选最佳可得源。

总体上：股票合规市场数据来自持牌供应商；链上数据来自多家节点提供商 + indexer；另类数据（情绪、新闻、披露）来自专业供应商。具体合作方将在数据合作成熟时公开。

提交数据问题。 报告数据问题时，请提供足够团队复现的最小信息：

• 受影响资产的 Ticker / token / 地址。
• 字段（价格、市值、持有人数、财报预估等）。
• 观察时 Alphio 上显示的值。
• 你 预期的值 和该值的 来源（broker 名、交易所 URL、on-chain tx）。
• 时间戳（本地时区即可）。
• 截图（如有方便提供）。

通过 Settings → Feedback（/account/feedback）提交。数据团队按周节奏排查供应商错配。