069 人工智能VS传统 (第1/2页)
　　
　　李阳的手指在键盘上悬停片刻，最终敲下回车。函数分支“multi_session_correlation_check”成功加载，系统日志刷新出一行绿色标记：【模块更新完成，关联检测精度提升至93.6%】。主屏右下角的实时扫描进度条正缓缓推进，七只持仓股逐一通过风险筛查，无一触发预警。
　　
　　就在这时，实验室门被推开。
　　
　　陈帆抬头，看见一位戴银边眼镜的中年***在门口，身后跟着两名学生模样的年轻人。他没起身，只是将视线从屏幕移开两秒，又落回数据流上。
　　
　　“你们就是金融洞察系统团队？”那人语气平和，目光扫过三块并列的显示器，“我是经济系的教授。”
　　
　　张远迅速调出系统待机界面，遮住后台运行逻辑。李阳关闭了刚生成的行为分析报告窗口。
　　
　　“听说你们用AI做市场预测。”教授走近几步，站定在主控台前，“准确率很高？”
　　
　　“我们不做宣传。”陈帆说，“只看结果。”
　　
　　“那我出个题目。”教授从公文包里取出一份打印件，放在操作台上，“下周沪铝期货周线走势，你们的模型能判断方向吗？”
　　
　　李阳瞥了一眼文件标题：《基于时间序列与季节性因子的有色金属价格回归模型——沪铝案例预测》。下方图表显示，未来一周下跌概率为52%。
　　
　　“你们认为会跌？”陈帆问。
　　
　　“去库周期结束，下游需求疲软，历史同期九成概率回调。”教授语气平稳，“你们要是敢赌上涨，我们可以做个对照实验。”
　　
　　张远看向陈帆。陈帆没有立刻回应，而是打开系统内嵌的商品期货分析模块，输入“沪铝”代码。界面跳转，三大维度评分随即浮现：
　　
　　【跨市场基差】：现货贴水收窄，进口窗口关闭，支撑增强 → 评分8.4/10
　　
　　【库存变动】：交易所仓单连续五日下降，降幅超去年同期 → 评分7.9/10
　　
　　【持仓结构】：主力多头席位净增仓比例达17%，空头未明显跟进 → 评分8.1/10
　　
　　综合评估：上涨概率87%。
　　
　　“我们预测上涨。”陈帆调出推演路径图，投影到侧墙屏幕上，“驱动因素是政策预期叠加有色板块轮动。上周铜价已启动，铝作为低估值品种，存在补涨空间。”
　　
　　教授盯着图表看了几秒，眉头微皱。“你们的模型怎么解释这种联动？有没有协整检验？误差修正项设定是多少？”
　　
　　“我们不依赖单一统计框架。”陈帆答，“系统融合了基本面变化速率、资金流向突变点和跨品种相关性动态权重，这些变量在过去两年训练中验证过有效性。”
　　
　　“可你们无法解释每一步决策逻辑。”教授声音略提，“黑箱输出再准，也不能替代理论推导。”
　　
　　“您上次发表的文章里提到，均值回归适用于稳定周期。”李阳忽然开口，“但今年宏观波动加大，传统参数滞后明显。我们查过您团队前三个月对‘锌’和‘螺纹钢’的预测，偏差分别达到6.3%和8.1%，而我们的系统同期误差控制在2.7%以内。”
　　
　　教授沉默一瞬，随即点头：“所以你是说，现实比模型更快？”
　　
　　“是数据反应速度的问题。”陈帆接道，“你们用周频数据建模，等得出结论，行情已经走完一半。我们每十五分钟更新一次因子状态，捕捉的是趋势拐点前的信号积累过程。”
　　
　　教授看着屏幕上的时间轴，上面密布着不同颜色的标记点，代表系统在过去三个月对各类商品的预测节点。红色为错误，绿色为正确。视野所及，几乎全是绿。
　　
　　“那就实战见真章。”他说，“以这周收盘价为准，谁的判断更接近实际走势，算谁赢。”
　　
　　“可以。”陈帆点头，“但不是为了争输赢。如果您愿意，赛后我们可以共享这次推演的数据链路。”
　　
　　
　　
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