Volevamo capire se, in un mercato costruito in laboratorio, lo stesso segnale diventasse più leggibile quando veniva confrontato con ombre simili: movimenti semplici, scosse isolate, cambi di intensità. Non cercavamo una promessa sul mercato reale. Cercavamo solo una struttura che sapesse riconoscere ciò che noi stessi avevamo nascosto nei dati.
Il sistema trova qualcosa, ma troppo poco. Alcuni casi veri restano visibili, anche quando i dati vengono mescolati con più cautela. Però la qualità del cycle resta sospesa: il segnale riconosce il punto giusto molto meno spesso di misure più semplici. Lo schema non regge come rivelatore da promuovere. Questa non è una caduta: è una delimitazione precisa. Il problema non è solo nel filtro finale; è nel modo in cui il segnale guarda l’oggetto.
Da adesso il lab smette di aggiungere strati sopra la stessa forma. Il prossimo passo è ridisegnare ciò che viene piantato e ciò che viene misurato, mettendo da subito i confronti semplici al tavolo. Prima di toccare dati reali, lo schema deve mostrare di vedere meglio nel suo stesso terreno sintetico.