量化研究像是给 AI 一套带自动评分的题库：它提出交易规则，回测系统随即用收益、风险和交易成本打分。Reddit 用户 Nearby_Fig_9118 据此设想，让上万个智能体协作生成数百万个 Alpha 假设——也就是寻找扣除常见市场风险后仍能预测收益的信号——再按人类研究员的流程筛选，包括样本外回测、模拟交易和资深投资经理复核。
这让 Alpha 研究显得尤其容易自动化，但“能打分”不等于“找到了规律”。同时测试成千上万个信号，即使市场里没有真实机会，也会有少数策略偶然胜出；智能体搜索得越快，数据挖掘越严重。走前检验——只用当时可见的数据训练，再到下一段未来数据测试——能让验证更接近真实上线，却不能彻底消除问题。原帖也承认，系统监控、生产故障排查、交易冲击和风险管理等工作缺少同样直接的奖励信号，因此更难一并自动化。这是一项讨论帖中的推演，并非已披露的实证研究。