一家量化交易团队发现，传统AI模型在筛选股票时如同"暴饮暴食"，盲目吞下所有数据噪音导致收益波动，他们通过模拟人类"挑食"行为重构算法逻辑：首先建立动态营养标签系统（因子权重），区分"高蛋白"（有效信号）与"垃圾食品"（市场杂讯）；继而引入味觉反馈机制（实时收益归因），让AI学会像米其林评委般评价每一笔交易的"回味价值"（夏普比率），经过三个季度的迭代，系统进化出独特的"饮食偏好"——在半导体板块偏爱波动性"辛辣度"适中的标的，而对金融股则严格筛选"低脂低糖"（低杠杆高分红）特征，这种基于代谢效率（风险调整收益）的智能节食策略，最终使组合年化回撤减少37%，验证了"少吃多餐"的算法哲学在量化领域的适用性。