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陈帆的手指还停在键盘上,屏幕里的爬虫日志刚归档完毕,测试环境的数据库连接状态显示为“空闲”。他正准备重启本地服务,手机震动起来。来电显示是市科委项目办。
“陈帆,验收会提前了。”对方语气急促,“专家组明天上午九点到,材料必须今晚提交。”
他没问原因。这类临时变动在政府项目里并不罕见,但来得这么紧,显然是冲着施压来的。他看了眼时间,晚上七点四十二分。距离截止不到三个小时。
他迅速打包最新版系统演示包,将核心模块压缩加密,拷入U盘。服务器还在运行日常任务,他顺手点了关机序列,等风扇彻底停转,拔下电源线,把笔记本夹在腋下出了门。设备外壳还带着余温,贴着手臂微微发烫。
会议室已经坐了人。
长桌一侧坐着三位专家,对面是项目组预留的两个座位。林悦已经在场,见他进来,轻轻点头。她面前摊开的是数据采集流程图,笔尖停在某个节点上,像是刚写完备注。
会议准时开始。
专家组组长翻开文件:“我们今天主要看风险评估模块的实际表现。你这个系统号称能预测市场波动,那就要经得起推敲。”
陈帆打开笔记本,接入投影。界面加载出风险模型的主控面板,曲线图实时跳动。
“目前模型基于1995到1997年的历史数据训练,”他简明陈述,“采用移动平均和波动率加权算法,对政策滞后效应做了平滑处理。”
专家A翻了两页报告,抬头:“1998年一季度央行降准一个百分点,财政部增发特别国债三千亿。你的模型有没有把这些纳入?”
陈帆顿了一下:“当前版本尚未动态接入政策变量。”
“那就是没纳进去。”专家A合上文件,“用三年前的数据预测现在的市场,等于拿旧地图走新路。这不叫预测,叫推测。”
会议室安静了一瞬。
专家B接过话:“更严重的是杠杆问题。”他指着屏幕上的一段回测结果,“你计算个股风险敞口时,只用了价格标准差。可现在券商已经开始试点融资业务,资金放大效应明显。忽略杠杆,相当于低估实际波动至少三成。”
“比如这只股票。”专家B点出案例,“你在三月十八号判定其风险等级为中等,但实际上当天融资买入占比已达百分之二十二。真实波动比你算的高出四十七个百分点。这种偏差,一旦用于实盘决策,后果是什么?”
没人回答。
陈帆盯着那条被标红的曲线,手指无意识地在触控板边缘划动。他知道问题在哪——模型太依赖静态统计,而现实正在加速变化。政策频出,工具创新,市场结构已经不同。
林悦忽然动了。
她没说话,只是从笔记本上撕下一页纸,快速写下四个字:加入政策变量。然后轻轻举起,朝他方向递过去。
纸页不大,字迹清晰。
陈帆眼神一凝。
他当即切换窗口,打开代码编辑器。光标在“RkFactorPool”文件中定位到权重数组。新建两个浮点型参数:
fcal_tmulu_dex
moetar_looee_dex
下面一行行敲入初始化逻辑。财政刺激强度以国债发行量、基建投资增速为基础打分;货币宽松程度则参考准备金率调整幅度、公开市场操作频率,做归一化处理。
“你现在做什么?”专家A皱眉。
“重构模型因子。”陈帆头也没抬,“从现在开始计入政策影响。”
“现场改代码?你知道这有多不专业吗?”
“我知道。”陈帆敲下回车,“但我更知道,一个不能进化的模型,根本不配叫系统。”
他调出央行和财政部近三个月的公开数据,手动录入初始值。然后修改回测引擎,让新参数参与风险评分计算。编译通过后,重新加载四月份全部样本数据。
进度条缓缓推进。
所有人盯着屏幕。
二十秒后,结果刷新。
原模型对四月市场异常波动的捕捉率为78%。新版上升至85.3%,尤其在政策发布后的三个交易日内,预警准确率提升明显。
专家B凑近了些:“你这个指数……是怎么赋权的?”
“按政策落地节奏分阶段加权。”陈帆调出计算过程,“比如降准,不是一次性计入,而是模拟资金逐步释放的过程,影响周期设为六周。”
专家A沉默片刻:“那你之前为什么不这么做?”
“因为数据源没打通。”陈帆如实答,“我们刚完成多源采集系统的部署,政策文本的结构化提取模块还在开发。目前靠人工录入,更新频率有限。”
“但这说明系统有扩展能力。”林悦第一次开口,“它不是死的模型,而是可以随着环境变化不断加载新规则。”
专家组交换了一个眼神。
;组长低头看了看表:“还有十分钟。我问最后一个问题——你说能提升到85%,那最终目标是多少?”
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