”。
◦ 进化： 观察机器信号在实战中的表现，反思其成功与失败案例，不断微调模型的参数、优化预警的规则、甚至增加新的观察维度。机器是静态规则的执行者，而人是规则的缔造者与进化者。
明确了角色，协同的框架便清晰了：机器拓展感知，提供线索，发出警报；人负责解读，整合，并做出包含但超越这些线索的最终决策。
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二、 协同流程：从信号到行动的推演
为了将这种人机协同模式固化到日常操作中，陆孤影设计并演练了一套标准化的决策流程。他以一个假设的、但高度仿真的“情绪极端场景”为例，在脑海中进行了全流程的推演：
场景设定： 市场经历一段时间的阴跌后，某日受外围利空影响，再次大幅下挫，盘中恐慌情绪蔓延。
步骤一：机器感知与预警
• 盘中，“恐惧指数”快速攀升，接连突破“预警线”（70）和“警报线”（85），最终触及“行动参考”复合信号阈值（如>90，内部结构确认度>85%，动能出现衰减迹象）。系统红灯闪烁，并发出最高级别的“情绪猎手”提示。
• 同时，系统自动关联扫描“行为模式库”，筛选出十几只符合“超跌反弹”、“错杀恐慌”、“长线资金逆势流入”等模式的个股，按照模式强度和基本面评分排序，生成“潜在逆向机会候选池A”。
• 系统提示：“检测到‘极度恐惧+结构确认+动能衰减’复合信号。历史类似信号后，市场短期（5-20交易日）反弹概率约68%，平均涨幅约· X%。关联扫描出候选股Y只。建议进入评估流程。”
步骤二：人的初步评估与背景分析
• 陆孤影听到提示音，目光扫向情绪监控面板，迅速确认信号强度、结构特征（是普跌还是结构性恐慌？）、动能情况。他快速浏览“情绪猎手”提示的简要分析。
• 但他不会立即看向候选股列表。 这是关键的第一步——先看森林，再看树木。
• 他切换到宏观资讯面板：这次恐慌的直接诱因是什么？（外围市场暴跌？经济数据不佳？突发政策传闻？）是系统性风险还是情绪冲击？政策层面有无最新表态？主要指数和期指的技术形态处于什么位置？（是下跌中继，还是临近重要支撑？）市场整体估值处于什么历史分位？
• 他需要判断，这次恐慌，是新一轮下跌的开始，还是一次情绪的集中释放和宣泄？这决定了后续行动的性质（是战略性布局，还是战术性反弹）。
步骤三：深度研判与交叉验证
• 在对大环境有了初步判断（假设他判断为“情绪冲击叠加技术超跌，但系统性风险可控，政策底若隐若现”）后，他才点开“候选池A”。
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