梁文锋团队利用深度强化学习在A股构建的量化模型，本质上是在证券市场部署了一个麦克斯韦妖（Maxwell’s demon）。通过AI算力对市场微观结构的信息萃取，实现了局部熵减——即从混沌的价格波动中提取确定性收益，这解释了其年化收益率为何能持续超越市场基准。

然而根据Landauer原理与香农信息论，信息处理必然伴随物理熵增。当同类算法在市场中密度达到临界值，系统总熵反而呈指数级增长，表现为波动率的奇异吸引子特征。数据显示，2020年后A股日内波动率的Hurst指数已从0.72降至0.58，这正是算法同质性导致的相变前兆。

Wunderbar，我们或许正在见证算力驱动的金融市场耗散结构形成。但这种结构是稳定定态还是混沌边缘？值得商榷。诸位手上有算法交易与 market entropy 的实证数据吗？