feat: 添加各领域调研任务文档

根据主公指令，为各领域创建详细调研任务：

1. 庞统（价值投资）：
   - 调研价值投资领域可能方向和方案
   - 形成价值投资调研报告

2. 张飞（技术策略）：
   - 调研量化技术策略领域可能方向和方案
   - 形成技术策略调研报告

3. 关羽（风险管理）：
   - 调研量化风控与资金管理领域可能方向和方案
   - 形成风险管理调研报告

4. 赵云（数据工程）：
   - 调研如何把所有数据下载到vnpy的sqlite数据库方案
   - 形成数据下载方案报告

5. 姜维（平台开发）：
   - 调研生产环境部署到阿里云的方案
   - 形成阿里云部署方案报告

所有调研报告需在4月17日前提交到Gitee仓库。

technical-strategy/RESEARCH_DIRECTIONS.md

@@ -0,0 +1,339 @@
+# ⚙️ 张飞 - 技术策略领域调研方向和方案
+
+## 🎯 调研任务
+
+### **主公指令**：
+> "请张飞去收集量化技术策略领域可能调研方向和方案，形成调研报告提交到仓库当中"
+
+### **调研目标**：
+1. 确定技术分析在A股量化交易中的有效性和机会
+2. 识别具体的技术策略方向和算法交易方案
+3. 评估各种技术策略的预期收益、风险和成本
+4. 制定详细的研究、实现和优化计划
+
+## 🔬 调研方向
+
+### **方向1：技术因子有效性研究**
+#### **调研内容**：
+1. **趋势跟踪因子**
+   - 移动平均线（MA）系列的有效性
+   - MACD（移动平均收敛发散）信号质量
+   - 布林带（Bollinger Bands）突破策略
+   - 动量指标（Momentum）的持续性
+
+2. **均值回归因子**
+   - RSI（相对强弱指数）的超买超卖信号
+   - 随机指标（Stochastic）的回归特性
+   - 乖离率（BIAS）的回归规律
+   - 价格通道的边界效应
+
+3. **波动率因子**
+   - ATR（平均真实波幅）的风险度量
+   - 历史波动率的预测能力
+   - 波动率通道的交易信号
+   - 波动率聚类现象
+
+4. **成交量因子**
+   - 成交量加权价格（VWAP）策略
+   - 成交量突破信号
+   - 资金流向指标
+   - 大单追踪策略
+
+#### **调研方法**：
+- 高频数据回测分析
+- 信号质量评估
+- 参数敏感性分析
+- 市场状态适应性测试
+
+### **方向2：算法交易策略研究**
+#### **调研内容**：
+1. **高频交易策略**
+   - 流动性提供策略
+   - 统计套利策略
+   - 事件驱动策略
+   - 做市商策略
+
+2. **中低频策略**
+   - 日线级别趋势跟踪
+   - 周线级别均值回归
+   - 多时间框架策略
+   - 组合策略
+
+3. **机器学习策略**
+   - 特征工程和选择
+   - 模型训练和验证
+   - 预测交易策略
+   - 强化学习应用
+
+#### **调研方法**：
+- 算法性能回测
+- 交易成本分析
+- 滑点模型测试
+- 实时模拟验证
+
+### **方向3：A股市场微观结构研究**
+#### **调研内容**：
+1. **市场特性研究**
+   - A股T+1制度影响
+   - 涨跌停板限制影响
+   - 市场流动性特征
+   - 订单簿动态分析
+
+2. **交易成本研究**
+   - 佣金和税费分析
+   - 冲击成本模型
+   - 最优执行算法
+   - 交易时机选择
+
+3. **风险控制研究**
+   - 高频交易风险
+   - 系统风险控制
+   - 操作风险管理
+   - 合规风险控制
+
+#### **调研方法**：
+- tick数据深度分析
+- 订单簿重构分析
+- 交易日志分析
+- 风险模型测试
+
+## 📊 调研方案
+
+### **阶段1：数据和技术准备（4天）**
+1. **高频数据获取**
+   - tick数据获取方案
+   - 分钟数据质量评估
+   - 数据存储和处理方案
+
+2. **技术环境搭建**
+   - 高性能计算环境
+   - 低延迟交易模拟
+   - 回测引擎优化
+
+3. **研究工具准备**
+   - 算法开发框架
+   - 性能分析工具
+   - 可视化分析工具
+
+### **阶段2：技术因子研究（6天）**
+1. **单因子深度分析**
+   - 每个技术因子的详细研究
+   - 参数优化和稳定性测试
+   - 不同市场环境表现
+
+2. **多因子组合研究**
+   - 因子相关性分析
+   - 因子组合优化
+   - 动态因子调整
+
+3. **机器学习特征研究**
+   - 技术特征工程
+   - 特征重要性分析
+   - 非线性关系挖掘
+
+### **阶段3：算法策略设计（5天）**
+1. **策略逻辑设计**
+   - 交易信号生成
+   - 仓位管理算法
+   - 风险控制逻辑
+
+2. **算法性能优化**
+   - 计算性能优化
+   - 内存使用优化
+   - 延迟优化
+
+3. **成本模型集成**
+   - 交易成本模型
+   - 滑点模型
+   - 冲击成本模型
+
+### **阶段4：验证和评估（5天）**
+1. **回测验证**
+   - 历史数据回测
+   - 样本外测试
+   - 稳健性测试
+
+2. **模拟交易验证**
+   - 实时模拟交易
+   - 压力测试
+   - 极端情况测试
+
+3. **性能评估**
+   - 收益风险比评估
+   - 夏普比率分析
+   - 最大回撤评估
+
+## 📈 预期成果
+
+### **1. 技术策略调研报告**
+- **报告结构**：
+  1. 执行摘要
+  2. 研究背景和目标
+  3. 数据和方法说明
+  4. 技术因子研究结果
+  5. 算法策略设计
+  6. 回测验证结果
+  7. 风险和控制分析
+  8. 实施建议
+  9. 结论和未来工作
+
+- **交付要求**：
+  - 格式：Markdown + PDF + 代码
+  - 长度：40-60页
+  - 技术图表：不少于30个
+  - 算法伪代码：关键算法
+
+### **2. 算法策略实现**
+- **实现内容**：
+  1. 完整的策略代码
+  2. 回测框架
+  3. 性能监控工具
+  4. 风险控制模块
+
+- **交付要求**：
+  - 可运行的Python代码
+  - 完整的测试用例
+  - 性能基准测试
+  - 部署配置说明
+
+### **3. 技术研究资料库**
+- **资料内容**：
+  1. 技术因子研究数据
+  2. 算法性能数据
+  3. 市场微观结构数据
+  4. 研究文献和参考资料
+
+- **交付要求**：
+  - 结构化数据存储
+  - 可复现的研究流程
+  - 完整的研究日志
+
+## 🗓️ 时间计划
+
+### **总时间**：20个工作日
+
+### **详细安排**：
+| 阶段 | 时间 | 主要任务 | 交付物 |
+|------|------|----------|--------|
+| **数据准备** | 3月24日-27日 | 高频数据获取和处理 | 数据准备报告 |
+| **因子研究** | 3月28日-4月4日 | 技术因子深度研究 | 因子研究报告 |
+| **算法设计** | 4月5日-4月11日 | 算法策略设计和实现 | 算法设计文档 |
+| **验证评估** | 4月12日-4月16日 | 回测和模拟验证 | 验证评估报告 |
+| **报告撰写** | 4月17日-18日 | 调研报告撰写和整理 | 完整调研报告 |
+
+## 🔧 所需资源
+
+### **数据资源**：
+1. **高频数据源**：
+   - tick数据（如有权限）
+   - 1分钟K线数据
+   - 订单簿数据（如有）
+
+2. **技术数据**：
+   - 技术指标计算数据
+   - 波动率数据
+   - 成交量数据
+
+3. **研究数据**：
+   - 算法交易研究论文
+   - 市场微观结构研究
+   - 高频交易案例
+
+### **技术资源**：
+1. **计算资源**：
+   - 高性能服务器
+   - 大内存配置
+   - 高速存储
+
+2. **开发工具**：
+   - Python科学计算栈
+   - C++/Rust（可选，用于高性能）
+   - 机器学习框架
+
+3. **测试环境**：
+   - 回测引擎
+   - 模拟交易环境
+   - 性能测试工具
+
+## 🤝 协作需求
+
+### **需要赵云支持**：
+1. **高频数据获取**：获取tick和分钟数据
+2. **数据质量保证**：确保高频数据质量
+3. **实时数据支持**：提供实时数据接口
+
+### **需要姜维支持**：
+1. **高性能环境**：准备高性能计算环境
+2. **实时交易模拟**：搭建模拟交易环境
+3. **系统集成支持**：集成算法到交易系统
+
+### **需要关羽支持**：
+1. **风险控制集成**：集成风控到算法策略
+2. **实时风险监控**：监控算法交易风险
+3. **压力测试协作**：协作进行压力测试
+
+### **需要司马懿支持**：
+1. **算法质量审计**：审计算法逻辑和实现
+2. **回测验证审计**：审计回测结果可靠性
+3. **性能标准制定**：制定算法性能标准
+
+## 📋 提交要求
+
+### **提交到Gitee仓库**：
+```
+sanguo_quant_live/technical-strategy/research/
+├── 01-调研报告/
+│   ├── technical-research-report.md
+│   ├── technical-research-report.pdf
+│   └── presentation/
+├── 02-算法实现/
+│   ├── strategies/              # 策略代码
+│   ├── backtest-engine/         # 回测引擎
+│   ├── performance-tools/       # 性能工具
+│   └── monitoring/              # 监控工具
+├── 03-研究数据/
+│   ├── tick-data/              # tick数据样本
+│   ├── minute-data/            # 分钟数据
+│   ├── technical-factors/      # 技术因子数据
+│   └── performance-metrics/    # 性能指标
+├── 04-实验记录/
+│   ├── experiment-01/          # 实验1记录
+│   ├── experiment-02/          # 实验2记录
+│   └── summary/                # 实验总结
+└── 05-参考资料/
+    ├── papers/                 # 研究论文
+    ├── books/                  # 相关书籍
+    └── code-references/        # 代码参考
+```
+
+### **提交时间**：
+- **中期报告**：4月11日（算法设计完成）
+- **最终报告**：4月18日（完整调研完成）
+
+## 🎯 成功标准
+
+### **技术研究标准**：
+1. ✅ 研究方法先进科学
+2. ✅ 数据分析深入透彻
+3. ✅ 算法设计创新实用
+4. ✅ 实验结果可复现
+
+### **算法性能标准**：
+1. ✅ 回测收益超过技术基准
+2. ✅ 夏普比率 > 1.5
+3. ✅ 最大回撤 < 20%
+4. ✅ 交易成本可控
+
+### **实现质量标准**：
+1. ✅ 代码高性能，低延迟
+2. ✅ 系统稳定可靠
+3. ✅ 文档完整清晰
+4. ✅ 测试覆盖全面
+
+---
+
+**张飞，立即开始你的技术策略调研工作！**
+
+**重点关注A股市场特性，设计适合的技术策略，4月18日前提交完整调研报告到Gitee仓库！**
+
+**主公指示必须严格执行！** ⚡