“AI已经吞噬了交易”这种说法只对了一半。机器学习在某些方面明显胜过人类，而在其他方面则不如人类。知道哪些方面是哪些，是放弃优势与智能竞争之间的区别。
AI的胜场
- 延迟敏感套利。 如果你的优势以微秒计，你无法与同地部署的算法竞争。别试了。
- 跨资产统计模式。 多因子模型可以同时吸收数百个相关信号。人类做不到。
- 情绪聚合。 每小时阅读10,000篇新闻文章和推文并判断语气，对AI来说轻而易举，对你则不可能。
- 高频订单流微观结构。 订单簿的变动速度超过人类认知。
人类的胜场
- 制度变迁。 在制度A上训练的模型在制度B到来那天就会失效。人类在数字确认之前就能注意到“感觉不对劲”。
- 罕见事件。 尾部风险事件在训练数据中自然代表性不足。模型低估它们；而记得2008/2020/2022年的人类会适当重视它们。
- 叙事形成。 知道走势发生的原因（以及这个原因是否有持续性）仍然是人类技能。
- 时间框架耐心。 大多数AI模型优化短期视野。持有数月头寸的仓位交易仍然青睐耐心的人类。
复合架构
2026年最佳设置不是人类或AI二选一。而是用AI做AI擅长的事（信号检测、模式识别、延迟执行），同时在制度/叙事层面由人类判断来包裹。我们的指标刻意处于这一层：机器级的模式检测，人类级的决策权。