第三輪測試，他們把起點設在2000年底，完整覆蓋牛熊轉換全過程。
前半段，係統在慢牛環境中穩步積累收益，因子與趨勢協同良好。進入2001年二季度，市場波動加劇，多個模型頻繁發出矛盾信號。有一次，因子模型因估值合理建議持有，趨勢模型因均線走平提示觀望，而情緒指數驟降觸發減持。
融合層沒有選擇單一路徑，而是生成了一個折中策略：減持三分之一倉位，剩餘部分維持觀察，並提高盤口監控頻率。
“這不是機械執行。”李陽低聲說，“它在權衡。”
第七輪測試結束時，主屏彈出最終報告：全年模擬收益提升14.2%，最大回撤降低6.8個百分點，夏普比率首次突破1.8。
陳帆滑動鼠標，展開最後一次調倉的決策日誌。係統並未采納任何一個模型的極端建議，而是綜合三項中等強度信號，做出漸進式應對。這種非線性的判斷方式，已超出程序預設的規則邊界。
“它開始自己做選擇了。”李陽看著代碼運行軌跡，“不再是我們在教它怎麼想，而是它在學著像人一樣權衡利弊。”
張遠靠在椅背上，望著監控大屏上平穩跳動的資源曲線：“以前我們怕它出錯，所以層層設限。現在……是不是該換個思路？”
“什麼意思？”李陽問。
“我們一直在防它犯錯。”張遠指著決策日誌，“可真正的智能，是不是也該允許它冒險？比如在極度悲觀的時候，逆勢加倉？”
陳帆沒有回答。他的手指在鍵盤邊緣輕輕敲擊，像是在計算某種節奏。
李陽忽然調出後台日誌：“你們看這個。”
他放大一段係統內部通信記錄。在一次市場突變中，情緒模型輸出置信度下降，但融合層未立即調低其權重，反而短暫維持高位，直到盤口數據確認恐慌蔓延。
“它記住了上次誤判的代價。”李陽說，“在等證據。”
房間安靜下來。服務器風扇聲均勻低鳴，機櫃指示燈有規律地閃爍。
陳帆重新打開權重配置界麵，刪掉了所有靜態閾值。取而代之的是一組動態學習參數，允許融合層根據曆史決策效果，微調未來權重分配策略。
“讓它試。”他說，“從今天起，每次調倉都記錄結果，做得對就強化路徑，錯了就修正。不設上限。”
李陽輸入命令，提交新版本核心模塊。係統彈出權限確認框，要求二次驗證。
陳帆輸入密碼，按下回車。
進度條緩緩推進，配置加載完成。主控台跳出一行新提示：
【決策融合層v1.0|狀態：運行中|自主學習模式：啟用】
張遠站起身，走到大屏前。實時行情圖上，一隻前期熱門股正出現大單密集撤單現象，情緒指數緩慢下滑，趨勢線尚未破位。
融合層開始計算。
權重分布圖快速變動：情緒模型占比從20%升至38%，盤口語言模塊同步上浮，趨勢權重緩降，因子模型保持穩定。
三秒後，係統生成第一條融合指令：
減持目標倉位的40%，保留底倉，三小時內若無反轉信號，則執行第二階段減倉。
指令尚未執行，停留在待確認隊列。
李陽看著那條靜靜等待的命令，忽然開口：“你說它現在是在思考嗎？”
陳帆的目光落在屏幕上，那條未發出的指令像一道懸而未決的判決。
他的手指懸在回車鍵上方。