第三轮测试，他们把起点设在2000年底，完整覆盖牛熊转换全过程。

前半段，系统在慢牛环境中稳步积累收益，因子与趋势协同良好。进入2001年二季度，市场波动加剧，多个模型频繁发出矛盾信号。有一次，因子模型因估值合理建议持有，趋势模型因均线走平提示观望，而情绪指数骤降触发减持。

融合层没有选择单一路径，而是生成了一个折中策略：减持三分之一仓位，剩余部分维持观察，并提高盘口监控频率。

“这不是机械执行。”李阳低声说，“它在权衡。”

第七轮测试结束时，主屏弹出最终报告：全年模拟收益提升14.2%，最大回撤降低6.8个百分点，夏普比率首次突破1.8。

陈帆滑动鼠标，展开最后一次调仓的决策日志。系统并未采纳任何一个模型的极端建议，而是综合三项中等强度信号，做出渐进式应对。这种非线性的判断方式，已超出程序预设的规则边界。

“它开始自己做选择了。”李阳看着代码运行轨迹，“不再是我们在教它怎么想，而是它在学着像人一样权衡利弊。”

张远靠在椅背上，望着监控大屏上平稳跳动的资源曲线：“以前我们怕它出错，所以层层设限。现在……是不是该换个思路？”

“什么意思？”李阳问。

“我们一直在防它犯错。”张远指着决策日志，“可真正的智能，是不是也该允许它冒险？比如在极度悲观的时候，逆势加仓？”

陈帆没有回答。他的手指在键盘边缘轻轻敲击，像是在计算某种节奏。

李阳忽然调出后台日志：“你们看这个。”

他放大一段系统内部通信记录。在一次市场突变中，情绪模型输出置信度下降，但融合层未立即调低其权重，反而短暂维持高位，直到盘口数据确认恐慌蔓延。

“它记住了上次误判的代价。”李阳说，“在等证据。”

房间安静下来。服务器风扇声均匀低鸣，机柜指示灯有规律地闪烁。

陈帆重新打开权重配置界面，删掉了所有静态阈值。取而代之的是一组动态学习参数，允许融合层根据历史决策效果，微调未来权重分配策略。

“让它试。”他说，“从今天起，每次调仓都记录结果，做得对就强化路径，错了就修正。不设上限。”

李阳输入命令，提交新版本核心模块。系统弹出权限确认框，要求二次验证。

陈帆输入密码，按下回车。

进度条缓缓推进，配置加载完成。主控台跳出一行新提示：

【决策融合层v1.0|状态：运行中|自主学习模式：启用】

张远站起身，走到大屏前。实时行情图上，一只前期热门股正出现大单密集撤单现象，情绪指数缓慢下滑，趋势线尚未破位。

融合层开始计算。

权重分布图快速变动：情绪模型占比从20%升至38%，盘口语言模块同步上浮，趋势权重缓降，因子模型保持稳定。

三秒后，系统生成第一条融合指令：

减持目标仓位的40%，保留底仓，三小时内若无反转信号，则执行第二阶段减仓。

指令尚未执行，停留在待确认队列。

李阳看着那条静静等待的命令，忽然开口：“你说它现在是在思考吗？”

陈帆的目光落在屏幕上，那条未发出的指令像一道悬而未决的判决。

他的手指悬在回车键上方。', '')