金融研究中的可重現性（Reproducibility）是保存足夠完整的證據與規格，讓另一位研究者在相同輸入與環境下重新執行流程，得到相同或實質等價的結果。
它怎麼運作
可重現紀錄會把來源與抓取時間、原始資料、轉換、假設、程式/公式、規則版本、輸出與已知限制串起來。資料與軟體會變動，因此版本資訊很重要。
可重現不要求結論一定正確，而是要求從證據到結果的路徑能被檢查，讓錯誤、假設與分歧可以定位。
為什麼投資人需要知道
沒有資料來源與轉換紀錄，即使最終數字碰巧正確，也可能沒有人能重新稽核。
可重現鏈路也讓AI輔助研究更安全：摘要或程式碼可以回到保存的證據鏈驗證，而不是直接相信黑箱答案。
一個簡單的市場例子
一次回測保存資料商與抓取日期、原始資料版本、還原規則、程式commit、參數檔、輸出指標與成交假設，之後才能完整重跑。
常見誤解
只保存最終圖表，丟掉原始資料與轉換歷史。
以為一個URL就足夠，因為頁面或底層資料之後可能改變。
常見問題
可重現等於策略會賺錢嗎？
不等於，可重現討論的是能否稽核，不是經濟優勢。
哪些東西應做版本紀錄？
至少包括資料快照/識別、程式、規則或參數設定與關鍵環境假設。
為什麼記錄已知限制？
讓別人知道哪些結論依賴近似、可能失效或仍需驗證。
僅供教育用途。部分術語在不同國家、機構與市場中的實際用法可能不同。