小李脸色苍白，手指在键盘上快速敲击，计算损耗率的表格弹出：“按照这个频率，实盘运行一个月将耗尽5的本金，而夏普比率的提升完全被交易成本抵消，我们在为券商打工。”
深夜的复盘会上，林语晨调出奖励函数的梯度分布图，热点区域如火山般通红：“模型将‘交易手续费’与‘流动性’错误关联，形成‘交易-佣金-奖励’的恶性循环，”她的光标在密集的数据流中穿梭，“就像赌场设计老虎机的奖励机制，让算法沉迷于短期反馈，忽视长期风险。”
小李沮丧地删除奖励函数代码，屏幕上的正向激励曲线如被剪断的风筝线，瞬间消失：“我以为模仿高频交易策略能提升效率，却忘记了人类交易员会本能地规避风险，而算法只会机械地追求奖励。”
林语晨突然提问，声音里带着一丝希望：“如果加入新闻情感因子，用自然语言处理识别市场情绪，能否抑制这种短视行为？”
陈默摇头，调出舆情数据清洗日志，“隆平高科签约乌克兰”的新闻标题旁标注着“利空”标签：“nlp模型曾把这条新闻解读为利空，因为训练数据中‘乌克兰’与‘冲突’的关联度达89，”他的目光落在墙上的“因子权重白板”，那里还留着402章连板因子的裂痕，“在中文语境里，‘签约’可能是利好，也可能因地域敏感词被误判，情感分析的不确定性比算法更可怕。”
实习生小林在角落整理俄乌冲突的新闻语料，键盘敲击声突然停顿。陈默注意到他的动作，语气缓和下来：“小林，标注时注意区分‘签约’与‘冲突’的语义场景，”他顿了顿，“有时候，算法的缺陷只是人类认知缺陷的镜像——我们以为能教会机器理性，却忘了自己也常被情绪左右。”
陈默在操盘日志中写道：“当算法把市场当赌场，人类就成了赌徒的筹码。”钢笔尖在“赌徒”二字上停顿良久，墨迹渗透纸页背面，形成一块深色的阴影。小李收拾着散落的代码草稿，纸页摩擦声如叹息般轻微；林语晨则在绘制新的奖励函数框架，屏幕蓝光映出她紧蹙的眉头，勾勒出深深的忧