我先坦白：年轻时以为量化大佬是盯着 K 线图的人。后来才知道，他们大半时间在跟“我是不是又骗了自己”搏斗。AQuA 这篇，本质是把这场自我搏斗写进了代码。
它的结构很妙：两套 LLM 系统，一套挖符号因子，一套训可训练模型，彼此“密封”——不共享 agent、不共享记忆、不共享候选空间，连研究状态都不通。只用“已被验证的证据”去指导下一轮提案。为什么这么别扭？因为单一模型的逻辑偏置会在迭代里自我放大，隔离是为了不让它一条道走到黑。
成绩单得这么读：
- crypto 因子 IC ≈ 0.190，意思是不看价格、只看因子，它的预测方向和真实涨跌相关性接近 0.19，量化里这算“能用”；
- 美股单股 IC +0.0843，转成多空策略后留出样本夏普 +2.50，且 2021–2025 每年都为正——五年全红比单年高夏普难得多；
- 同期的 TradingMoE 用稀疏 MoE 把 token 专业度匹配市况，相对 22 个基线累计收益超 30%。
收尾钉子：等它在 2026 下半年市场风格一变脸时，夏普还能不能稳住——那才分得清是真阿尔法，还是把历史回测过拟合成了艺术品。