演化与局限

智能体如何随时间影响最终评分

每个智能体都遵循一套结构化的生命周期：

1. 从初始规则集开始
   基于研究、回测结果与专家假设建立。

2. 在真实环境中持续验证
   系统会把信号持续对照真实市场行为：观察它们与表现的相关性，识别哪些指标长期有效、哪些最终只是无关噪声。

3. 迭代式优化
   随着证据累积，阈值与权重会被逐步调整；可以引入新特征；也会移除被证明无效或低贡献的组件。

随着这一过程推进，每个智能体对最终评分的贡献会越来越“对齐现实”，系统也会 学会 区分真正具备预测力的信号与主要由噪声构成的信号。
QQ Omega 被设计为一个 持续进化的系统：不断吸收新数据，并随市场与结构变化而自我校准与适配。

系统的已知局限

QQ Omega 很强，但 不是魔法。它的输出依赖数据质量、模型假设以及更广泛的市场环境。
准确性可能会受到以下因素约束：新项目或不透明项目的数据不足/不成熟；以及那些基于当前市场结构形成的假设——当环境变化时，这些假设可能需要被重写。

此外，监管干预、漏洞攻击、禁令、或宏观冲击等极端事件，可能在短期内把市场推到任何系统化模型的适用范围之外，从而导致评分与现实表现出现暂时性偏离。

QQ Omega 是一个 决策支持系统，不是“预言机”，也不能替代稳健的风险管理与资金纪律。