第380章 《从人工到智能：策略回测的震撼启示》（2 / 2）

陈默调出alk-frard检验界面，将十年数据切割成20个半年周期：“正在做滚动回测，避免过拟合。但即使用‘低市盈率高股息’组合，在2022年4月也回撤了15。”

“因为你缺少对人性的量化，”周远山突然加重语气，“技术分析是后视镜，基本面是方向盘，而人性是油门——当恐慌蔓延时，再低也挡不住踩踏。”他身后的书架上，《非理性繁荣》的书脊隐约可见。

深夜:17，操盘室的灯光调至5亮度，陈默独自坐在屏幕前，操盘日志的钢笔尖悬在“人性量化”字样上方，墨水在笔尖凝聚成微小的液滴。林薇端来冷掉的咖啡，杯底在操盘台上留下深色圆圈，边缘微微洇开：“王宏的八八八手暗语、1001手测试，本质是人性在交易层面的符号化表达。”

“所以需要把行为数据纳入模型，”陈默输入代码，调出379章的大宗交易记录，17笔折价超过15的交易在屏幕上闪烁，“比如大宗折价率、异常挂单频率、股东户数变化速率，这些都是人性的量化载体。”他的手指在键盘上快速敲击，构建行为因子的初步框架，代码行如流水般滚动。

小李的远程连线切入，背景是空荡荡的办公室，只有他的工位亮着台灯：“陈总，我用ls模型训练盘口暗语，”他的声音带着兴奋，“八八八手买单与未来三日上涨的相关性达63，但1001手卖单的信号稳定性r2值仅03八。”

“因为损失厌恶理论，”陈默调出 kaha 的行为金融学论文，“负面情绪的传播速度是正面情绪的225倍，”他在代码中加入情绪衰减因子，参数设定为045，“需要更多极端行情下的样本，比如2015年股灾、2020年熔断的数据。”

林薇指着招聘站的“自然语言处理工程师”岗位，鼠标悬停在“职责描述”栏：“是否要明确要求‘金融情绪分析’能力？”

陈默点头，在岗位要求中添加“熟练处理股吧舆情、研报文本情感分析、盘口暗语量化”等条目：“传统量化输给人性，那就让ai学会解读人性。”他点击保存，页面跳转至简历筛选界面，“明天安排第一轮面试，优先考虑有 siga高频交易经验的候选人。”

窗外，陆家嘴的灯光渐次熄灭，只剩下证券交易所的ld屏仍在滚动新闻。陈默的倒影在屏幕上与复杂的代码交织，宛如数据与人性的博弈。他在操盘日志写下：“当传统指标失效时，不是量化已死，而是我们需要重新定义量化的边界——从0和1的冰冷数据，到人类情绪的温热代码。”钢笔尖在“人性”二字上停顿，远处的黄浦江面泛起晨光，新的交易日即将来临，而他知道，一场从人工规则到智能算法的认知革命，才刚刚开始。