北京
第一版像个金鱼。每次启动都清零，推荐买CIB股票62埃及镑入场，亏了8%，下次见到同样的K线形态，还是喊买。理由一字不差，错误也一字不差。它不知道自己错过，因为根本没记住。
团队索性推倒重来，做了个真·自学习循环。不是PPT上那种"自学习"——不调参、不搞强化学习。就是一个能查账的系统：每句话都存档，跟真实涨跌对账，再喂给下一轮分析。
用埃及国际商业银行（COMI）当活例子，整个流程拆成六环相扣。第一环叫"决策快照"，把当时的理由、数据、模型版本全冻住；第二环等结果落地，算实际收益率；第三环对比预测和现实，标记偏差类型——是时机错了，还是方向反了。
第四环最麻烦：得让AI"看懂"自己为什么错。不是给结论贴标签，是把当时的推理链翻出来，定位哪一步假设出了问题。第五环入库，按错误类型分类存档；第六环才是下一轮分析时，自动调取同类历史案例当参考。
「不是让它变聪明，是让它变难骗。」工程师的原话。现在同一支股票再出现，系统会先翻错题本：上次这种形态配这种成交量，结局是什么。
目前这套机制跑了8个月，同一错误重复率从34%压到7%。但有个副作用：AI变"怂"了，遇到没见过的组合会直接说"不确定"——这在金融圈反而成了卖点。
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