基于v19a版本的GA框架（Sharpe 1.65, 7/7年正收益），探索将学术级WF验证流程产品化为可交易的ETF轮动策略。核心问题：在线学习能否替代离线重训练？
将经济周期、利率、估值、K线形态、RSI等14类因子用贝叶斯更新融合为统一的择时概率。初步回测：方向准确率65.56%，Brier Score 0.2317。
假说：AI系统在信息密度处理上比散户快10-100倍，这种"认知差"可以被系统化地转化为投资Alpha。需要验证：信息处理速度差异是否真实存在？能否被量化？
用隐马尔可夫模型识别市场4种状态（牛/熊/震荡/危机），通过Platt Scaling校准概率输出。Kalman滤波平滑后信号稳定性显著提升。