第382章 《因子熔炉：三千变量的生死淘汰》（1 / 2）

4月八日，上海浦东的量化实验室里，中央空调发出低频嗡鸣，环形屏幕将3276个因子代码投射成流动的星群。陈默站在中央控制台前，看着林语晨滑动鼠标，夏普比率曲线在屏幕左侧如心电图般跳动，某动量因子的十年回测曲线在2017年6月2日处垂直坠落，犹如悬崖边的失事缆车。

“动量因子在2014-2016年的夏普比率高达21，”林语晨的指尖在曲线峰值处停顿，指甲修剪得短而整齐，“但在2017年5月的‘漂亮50’行情中，单月回撤达42，胜率从65暴跌至32。”她的声音像手术刀划开皮肤，冷静得近乎残酷，“这不是因子失效，是市场从‘动量主导’相变到‘价值主导’，而因子没有随之进化。”

技术总监小李调出分年度回测报告，不同年份的胜率数据在屏幕上切换：2015年牛市65，2016年震荡市4八，2017年蓝筹市32。“那年监管层限制高送转和杠杆资金，”他的鼠标在政策文件图标上划过，“游资退场导致动量策略失灵，传统因子库缺乏政策敏感度。”

陈默盯着屏幕上褪色的“市盈率”因子，其信息系数在2020年后持续低于01，宛如暮年武士的锈剑。林语晨在白板上写下夏普比率公式，粉笔灰落在“过拟合”三个字周围：“夏普比率是静态后视镜，”她用粉笔敲击公式中的波动率项，“而市场是动态河流，因子需要能识别水流方向的罗盘。”

午后14:00，第一轮筛选结果出炉，大屏幕上的因子数量从3276锐减至397，红色淘汰名单如鲜血般铺满90的画面。小李指着“ir情绪熵”因子，其信息系数曲线在003附近波动，像一条濒死的直线：“iir仅0八，低于10的最低标准，而且数据来源是境外社交媒体，合规风险极高。”

林语晨调出2020年g逼空事件的分时图，社交媒体热度曲线在股价暴涨前三日出现陡峭峰值：“看这里，因子在散户抱团前72小时发出预警，”她的鼠标圈住情绪熵的正偏离区域，“传统i计算给极端事件的权重不足1，这是线性思维的致命盲区。”

陈默调出因子矩阵，“订单流不平衡度”因子在暗池交易时段的信息系数突然归零：“暗池数据延迟100毫秒，”他的手指在时间轴上划出红色线段，“在高频环境中，100毫秒足以让机构完成5次拆单和撤单，因子捕捉到的只是滞后的噪音。”

林语晨的眉头微蹙，调出暗池交易占比数据：“2025年一季度，暗池交易占a股总量的1八7，”她的目光扫过服务器机柜，“我们的模型假设暗池与公开市场同质，但冰山委托的平均拆单规模已从500手降至200手。”