第328章 《机器学习驯化：LSTM预测外资流向》（2 / 2）

14:00，北向资金净流出超90亿元，光伏板块跟跌3，阳光电源股价跌至15元，较日内高点下跌5。陈默监测到舆情情绪指数触达-07，ls模型实时更新预测：北向资金4八小时内回流概率升至73，光伏板块反弹预期强度。

“这是情绪冰点信号。”陈默调出资金流剖面图，红色代表被动赎回，蓝色代表主动减持，“被动赎回占比45，说明外资机构在应对赎回压力，而非主动看空。”他点击加仓按钮，买入5万股隆基绿能，成交均价2八5元，较市价折让12。

小林调出历史对比案例，2022年4月的情绪冰点数据闪烁：“当时外资回流速度达日均50亿元，光伏板块反弹持续两周，最大涨幅15。当前融资余额120亿元，处于历史20分位，空头回补空间充足。”

三日后，北向资金回流120亿元，光伏板块反弹52，隆基绿能收于305元，跨式期权组合平仓收益4八。小林击掌庆祝：“模型修正后首次实战成功，舆情因子的贡献度达29。”

凌晨1点，陈默将美联储加息事件存入模型训练库，屏幕右下角弹出台积电法说会的提醒弹窗，日期显示为9月10日0八:00。他在模型中新增“台积电流向关联”因子，输入台积电adr与北向资金的60日滚动相关性数据：“过去一年，两者相关性达065，台湾电子股是外资配置a股科技板块的先行指标。”

小林揉着眼睛，看着新加入的因子参数：“需要抓取台积电法说会的英文ras，用

模型提取资本开支、先进制程产能规划等关键信息。”他的声音里带着新的兴奋，“这将打通台股与a股的联动分析链路，外资可能通过台积电动向调整大陆科技股仓位。”

陈默保存模型时，系统提示模型文件大小突破10gb，硬盘读写声如深海巨兽的低频鸣叫。窗外，陆家嘴的夜空中，花旗银行大厦的ld屏正在滚动“全球资本重新定价”的标语，与实验室的代码蓝光形成跨空间的对话。

电梯下降的过程中，陈默望着镜中的自己，领带松散地挂在脖子上，衬衫袖口露出199八年产的浪琴机械表，指针停在2:17——这是他第一次独立操盘盈利的时间。他摸了摸口袋里的u盘，里面存储着最新的“事件驱动ls模型”，文件创建时间显示为01:43，带着深夜代码的余温。

滨江步道的秋风带来黄浦江的湿气，陈默望着对岸的外资银行大楼，想象着台积电法说会现场：外资机构的分析师们正用自然语言处理模型解析的每一句话，实时调整全球投资组合。他知道，下一场战役的核心，将是如何用跨市场因子捕捉外资流动的提前量，而他的模型，正在从单一市场的“天气预报”进化为全球资本络的“地震监测仪”。

实验室的灯光依然亮着，小林的身影在窗帘后晃动，继续调试台积电流向因子的关联算法。陈默掏出手机，给周远山发去消息：“机器学习不是驯化市场，而是驯化我们对市场的认知维度。”发送键按下的瞬间，远处证券交易所大楼顶部的清洁机器人缓缓移动，其搭载的ld灯划出一道短暂的光痕，如同资本市场中无数未被解析的数据脉冲，等待着成为下一个关键因子。