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敘事證據不是真值
新聞、公告和評論反映預期與表達框架。NLP可以聚類主題、測量變化並發現矛盾，卻不能讓未經驗證的陳述自動變成事實。
交叉驗證，而非自動決策
敘事訊號需要與價格、波動率、選擇權鏈、事件時間和來源品質比較。缺少數值或一手來源支持的主張仍然只是待檢驗假設。
可稽核性決定價值
提示詞、來源時間、轉換過程、模型版本和人工覆寫應當可以重現。這樣可以減少靜默漂移，並解釋研究結論為什麼發生變化。
研究方法
- 收集有日期、可歸屬的來源，並保留原文或原始引用。
- 使用NLP提取實體、主題、情緒變化和相互衝突的陳述。
- 用公告、監管文件、市場數據和選擇權鏈證據核驗重要主張。
- 發布前記錄信心水準、未解決矛盾和人工複核結果。
邊界與局限
語言模型可能產生幻覺、繼承來源偏差，也會隨版本改變行為。情緒標籤依賴語境，文本數量增加也不能消除資訊缺失或策略性表達。
研究結論
AI最有價值的角色是有紀律地組織證據並發現矛盾，同時在決策邊界保留可追蹤來源和人工責任。
相關研究
僅用於研究與技術實現說明，不構成金融、投資或交易建議。