033 中期验收的危机：模型的漏洞 (第2/2页)
　　
　　他放下手机，手指在桌沿划过，触到还温热的笔记本电源线。没时间了。他拔下硬盘备份口的数据线，合上电脑，直接塞进背包。窗外夜色浓重，楼道灯闪了一下，像是感应到了他的动作，亮了起来。
　　
　　第二天八点五十分，陈帆推开会议室门。冷气扑面而来，长桌两侧已坐满评审专家。林悦坐在后排靠窗的位置，面前摊开一本记事本，笔尖悬在纸上。他朝她点了点头，把笔记本放在投影接口旁，插上电源。机器启动时发出轻微的提示音，屏幕亮起蓝色登录界面。
　　
　　专家组组长翻了翻材料，抬头说道：“开始吧。”
　　
　　陈帆打开演示文稿，调出风险评估模块的核心架构图。刚讲到第三页，专家A抬起手打断：“你这个模型用的是哪一年的数据？”
　　
　　“主要基于一九九七年的市场波动率和企业财务指标。”
　　
　　“那你知道今年一季度央行降准了多少次吗？”
　　
　　陈帆顿了一下，“两次。”
　　
　　“国债发行规模同比增加了百分之三十六，外汇储备结构调整已经开始，这些政策信号有没有体现在你的参数里？”
　　
　　会议室安静下来。陈帆感觉到后背渗出一层薄汗。
　　
　　专家B接过话头，语气更直接：“还有一个问题——杠杆。你现在计算个股风险敞口时，有没有考虑融资行为带来的放大效应？如果没有，那你测算出来的最大回撤值就是虚的。”
　　
　　陈帆的手指微微收紧。他知道对方说的是对的。当前版本确实没纳入杠杆因子，因为本地券商尚未开放融资融券试点，相关数据也未公开披露。但模型不能永远停留在假设中。
　　
　　“目前缺乏实时杠杆数据支持。”他回答，“但我们设计了扩展接口，一旦有新变量接入，可以动态调整权重。”
　　
　　“这不是借口。”专家B摇头，“一个风险模型如果连基础结构都静态化，谈什么智能辅助？它只是个统计工具。”
　　
　　专家A补充：“****环境的预测，等于空中楼阁。我不反对技术探索，但我必须提醒你，这个项目如果拿不到最终验收通过，后续资金不会追加。”
　　
　　陈帆喉结动了动。投影画面停在一张回测曲线图上，理论值与实际走势之间的偏差肉眼可见。他正准备解释，余光瞥见林悦在笔记本上迅速写下几个字，然后举起纸页。
　　
　　四个工整的字：加入政策。
　　
　　他心头一震。
　　
　　几乎同时，他意识到自己犯了一个根本性错误——过去几个月都在优化数据采集效率，却忽略了最核心的问题：金融市场从来不只是数字游戏，它是政策驱动下的动态博弈。
　　
　　他深吸一口气，当着所有人的面关闭演示模式，直接打开了开发环境。
　　
　　“我现场修改模型。”他说。
　　
　　鼠标点击进入风险因子配置文件。原有的七个变量中，波动率、市盈率、换手率等依旧存在。他在末尾新增两行代码：
　　
　　`policy_index_fiscal = 0.68`
　　
　　`policy_index_monetary = 0.74`
　　
　　下面附上注释：根据一九九八年前三个月公开政策文本量化得出，包含降准幅度、财政拨款方向、国债发行节奏三项加权。
　　
　　接着，在风险计算公式中引入联动系数：
　　
　　`risk_score = base_risk * (1 + 0.3 * policy_index_fiscal + 0.25 * policy_index_monetary)`
　　
　　这只是一个初步框架，无法做到完全自动化更新，但足以体现政策影响的传导路径。
　　
　　他重新加载测试数据集，运行最新一轮回测。
　　
　　进度条缓慢推进。会议室里没人说话。空调出风口发出细微的气流声。
　　
　　结果弹出时，拟合度从原来的百分之七十八跳升至百分之八十五。
　　
　　专家们低头查看打印出来的对比图表。原模型误差集中在二月中旬以后，正是政策密集出台阶段；而新版本明显贴合了市场真实波动轨迹。
　　
　　专家B皱眉看了许久，终于开口：“财政指数是怎么量化的？”
　　
　　“我们人工整理了发改委、央行、财政部在一月到三月发布的二十一条政策文件，按刺激强度分级打分，再结合资金落地周期赋予权重。”
　　
　　“那杠杆呢？”
　　
　　“目前无法获取个体账户融资数据，但我们可以通过交易所公布的保证金总额变化趋势，构建代理变量。我已经在计划下一步接入路径。”
　　
　　专家B没再追问。他转头看向组长。
　　
　　组长沉默几秒，点头：“条件通过。但最终验收前，准确率必须达到百分之九十，而且要证明系统能持续更新外部变量。”
　　
　　散会铃声响起。人们陆续起身离开。陈帆没有动，他还在操作界面中导出修改后的参数表，保存到本地加密分区。屏幕上跳出完成提示，他顺手在待办清单里添了一条：“政策变量每日人工校准。”
　　
　　林悦走过来，把一杯热水放在他手边。“你刚才……改得很准。”
　　
　　“差一点就扛不住了。”
　　
　　“现在呢？”
　　
　　“还得再压一遍代码，把这次新加的模块独立出来，方便后期替换数据源。”
　　
　　她点点头，没再多问。两人一起走出办公楼。天色已经暗下来，路灯逐一亮起，照在教学楼外墙的瓷砖上，反射出淡淡的黄光。
　　
　　陈帆停下脚步，回头看了一眼实验室所在的楼层。窗帘拉着，但某个窗口透出微弱的蓝光——那是服务器指示灯的颜色。他知道设备还在运转，等待下一次任务。
　　
　　“系统不能只快。”他低声说，“还得懂这个世界的规则。”
　　
　　林悦看了他一眼，忽然问：“你还记得最早做数据库的时候，是怎么处理ST股票的吗？”
　　
　　“先分类，再单独建模。”
　　
　　“现在的政策，其实也是一类特殊股票。”
　　
　　陈帆怔了一下，随即明白她的意思。政策不是噪音，而是结构性变量，必须被当作独立资产类别来对待。
　　
　　他打开手机备忘录，新建一条记录：“建立政策资产库，按发布机构、执行周期、影响行业三级标签归档。”
　　
　　输入完毕，他抬头望向远处的城市灯火。车流在主干道上拉出长长的光带，像一条流动的数据总线。
　　
　　回到实验室已是晚上七点。他重新连接笔记本，加载最新的系统镜像。主控台左侧是爬虫管理器，右侧是风险模型调试面板。他点开后者，找到刚刚添加的两个政策指数输入框。
　　
　　手动填入今日更新值：财政指数上调至0.71，因下午传来基建项目加速批复的消息；货币指数维持不变。
　　
　　按下回车，系统开始重新计算全市场风险评级。
　　
　　进度条走到一半时，警报突然响起。
　　
　　他眯起眼，盯着弹出的异常报告。不是数据超限，也不是连接中断，而是某只蓝筹股的风险评分骤降，降幅超过百分之四十。按常理，这只股票近期并无重大利好，也不在政策扶持名单内。
　　
　　他调出计算明细，逐层展开公式链条。
　　
　　最终发现问题出在一个隐藏关联项上：该股所属行业的“政策受益概率”被自动调高，原因是今天某份会议纪要中提到了“产业升级支持”，尽管未点名具体企业。
　　
　　模型在自我推理。
　　
　　陈帆靠在椅背上，盯着屏幕不动。这个功能他从未写过。