[Refactor/AI] 从规则集升级到思辨框架：AI 交易员认知模型重构 (Prompt Engineering Overhaul) #12
Description
📝 改进背景 (Context)
在早期的 V1.0 版本中，我们对 AI (Dolores) 的提示词 (SYSTEM_PROMPT) 采用了大量“填鸭式”的规则教条（例如硬性规定“L/S比>2.0即极度拥挤”、“新闻超12小时即为Price In”）。 我们在回溯交易日志时发现，这种“死记硬背”的规则严重压制了大语言模型（LLM）的推理能力，使它像一个死板的脚本，面对极端行情或复杂背离时往往不知所措或给出自相矛盾的分析。
本次重构删除了大量教条指令，转而植入**“多空博弈框架（The Pain Trade）”与“多路剧本辩论逻辑（Scenario Debate）”**，正式将 AI 从“执行者”升级为具备独立思考能力的“华尔街分析师”。
改进后，AI 的决策的成功率有了明显提升：
🛠️ 核心架构优化 (Prompt Architecture Enhancements)
- 废除硬编码阈值，激活思维链 (Chain-of-Thought)
What we removed: 移除了针对指标（如多空比、情绪分）绝对数值大小的直接定性指令。
What we added: 改为探针式提问：“观察多空持仓比：哪一方最为拥挤？”，“审视24小时爆仓量：此时谁的痛苦最高？”。
Why it matters: 激活了 LLM 的深层推理网络（CoT）。AI 不再是死板核对阈值，而是能够根据不同币种的波动基数，自主得出当前盘面的相对极值，从而做出更贴合当下行情的动态判断。 - 移除确认偏差，强迫“多剧本验证” (Forced Scenario Debate)
What we removed: 消除了 Prompt 中对“狙击巨鲸（Whale Front-Run）”或“轧空陷阱（Squeeze）”等激进策略的隐性推崇及偏好权重。
What we added: 引入 GENERATE 3 SCENARIOS — Then Pick the Best 工作流。要求 AI 必须先脑暴 3 种完全不同的剧本，并且必须在结果中明确写出“为什么拒绝了另外两种剧本”。
Why it matters: 极大地降低了 AI 的“拍脑袋开仓”和过度拟合。通过强制它的“自我逻辑交叉辩论”，筛除了绝大多数高风险的冲动交易。 - 解除新闻八股文，植入“叙事背离”概念 (Narrative Divergence)
What we removed: 删除了简单粗暴的新闻情感极性判定（好消息买，坏消息卖）。
What we added: 设立 NARRATIVE VS REALITY CHECK 关卡。教会 AI 捕捉 Alpha 的核心法则：“好消息满天飞但价格下跌 = 隐蔽出货陷阱；坏消息不断但价格坚挺（不跌反涨）= 暗中吸筹的背离（Divergence）”。
Why it matters: 提升了 AI 识别“利好落地是利空”这种机构操盘手法的能力，完美切入基本面与盘面资金的错配点进行套利。 - 进化至“痛苦交易论”框架 (The Pain Trade Framework)
What we added: 从传统的“找开仓信号”跃升为“找市场燃料（寻找尸体）”。通过对比增量的 [爆仓L/S比] 和存量的 [持仓L/S比]：
发现燃料：当一方大量浮亏且极度拥挤时，识别潜在的轧空动能。
确认衰竭：当某方向爆仓量占据绝对统治地位时（燃料烧尽），AI 将其识别为动能枯竭的转折点，并果断停止追杀/追高。
🎯 业务价值 (Business Value / Impact)
降噪与防“飞刀”：摒弃散户追涨杀跌的弱逻辑条件反射。
更高的鲁棒性 (Robustness)：无论面对牛市逼空还是熊市流动性枯竭，AI 都能基于“谁在盈利、谁在爆仓”的底层逻辑推理出正确的生存策略，而非寄希望于写死在代码里的指标数值。
这些“Prompt Engineering”的迭代不再是字词的修饰，而是系统交易哲学的重铸，大大缩小了其与顶尖人工交易员在分析宏观复杂局面时的差距。