AI交易的Alpha奇点：经智能体间自演化的涌现市场推理

自动Alpha挖掘保持评分函数固定、在其上变化搜索算法。对着固定评分器收敛的搜索会过拟合评分器无法惩罚的一切——这是样本外泛化缺口的主因。我们把评分函数当作与Alpha因子并列的搜索工件——研究何种条件使这种联合搜索可被接纳。密封联合搜索（SJS）是一个框架：自主发现系统中信息流的一组结构条件——防止联合搜索坍缩为自我确认——同时保持评估器密封。条件覆盖角色分解、带类型的角色间通信、来源密封读取、带版本存储与基底本地晋升。Agora实证检验SJS：五个LLM智能体类经三通道通信——演化八个技能库——Alpha库建于AlphaGen算子。三个评估器写报告聚合为一份简报——携带分歧而非投票。我们在中证1000上运行Agora 100轮——并在对所有LLM输入密封的91天2026留出期评估。Agora取得留出Sharpe +1.87；最佳基线在有利种子+1.334、跨种子均值-0.755。把Agora的两个指标预载入冻结库消融仅收回+2.25 Sharpe缺口中的+0.40——而不带库演化地加入PPO使缺口恶化。两个指标是涌现而非设计的。告警：单种子运行、空头侧信号集中、面向多空。