什么是“理性极限”？ 在数据驱动的时代，人们常以为多收集一点信息、再算精一点模型，决策就能无限接近完美。但现实提醒我们：预算、时间与注意力都有边界，甚至算法也不例外。这道看不见的红线，正是“理性极限”。

定义：理性极限，是指在给定信息、时间、算力与制度成本下，决策可达的“最佳理性”上界；超过这一点，新增分析的边际收益低于边际成本，甚至引入噪声与延迟。它与“有限理性”相关却不同：有限理性描述人的普遍约束，理性极限强调具体情境中的上界与停止规则。

为什么会出现理性极限？

• 信息不完全与样本偏差，使“最优解”无从验证；
• 计算与沟通成本随模型复杂度超线性上升；
• 情绪、激励与组织约束改变目标函数；算法也受分布漂移与算力预算限制。

如何识别你正接近上界？

• 关键结论对新数据不再敏感，AB效应趋零；
• 决策延迟的机会成本快于准确度提升；
• 置信区间收缩停滞，协作成本成为瓶颈。

案例：某投研团队在回测中不断增加特征与约束，夏普率仅微升，但滑点与维护成本飙升。负责人设定满意化阈值：当复杂度带来的收益<成本时立即停止，并用规则库替代黑盒特征；结果回撤下降、执行更稳。又如电商定价采用贝叶斯AB测试，当达到最小可检测效应与预设损失上限时“自动收敛”，避免“试到最优为止”的拖延损失。

如何在理性极限内做更好决策？

• 预先写下目标函数与可承受成本，定义停止规则；
• 先用简单、可解释的启发式作基线，再引入复杂模型；
• 做敏感性/鲁棒性分析，优先稳健而非极致最优；
• 分层“先小后大”，并为不确定性设默认选项与“失败预算”。

当我们承认理性有上界，所谓“更理性”就转化为：以更低的成本，获得足够好的结果。正如业内常说，“最优不如可行”。