第380章 《从人工到智能：策略回测的震撼启示》

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3月27日，操盘室的环形屏幕被分割成十二个数据窗口，陈默的视线被正中央的python回测结果牢牢吸引，眉头紧锁成尖锐的倒三角。屏幕左上角的电子时钟显示09:47，陆家嘴的摩天大楼群笼罩在晨雾中，宛如被蒙上一层磨砂玻璃，与室内冷白色的LEd灯光形成冷硬的对比。中央空调送出的气流里带着咖啡渣的陈旧气息，混合着熬夜后的疲惫感。

“mAcd金叉策略近十年胜率42.7%，最大回撤28.5%，夏普比率0.39。”林薇的手指在触控屏上滑动，十年回测曲线在屏幕上如心电图般起伏，绿色的盈利区间与红色的亏损区间犬牙交错，“布林带突破策略的胜率提升至44.1%，但夏普比率只有0.48，年化收益跑输同期国债逆回购1.2个百分点。”她的声音冷静，但眉尾微微上挑，透露出掩饰不住的失望。

技术总监小李扯了扯格子衬衫的领口，防静电手环在手腕上绷成一条直线：“加入流动性过滤条件后，”他点击参数滑条，监控屏幕右下角弹出黄色警告，“流通市值＞50亿的过滤规则使样本量减少37%，胜率反而下降1.2个百分点，信息比率从0.7降至0.5。”他的语速很快，带着程序员面对bug时的焦虑。

陈默敲击键盘，输入“涨停后三日量能萎缩”的筛选条件，代码运行框里的绿色进度条快速滚动：“试试量价背离模型，2019年赵老哥团队用这个策略在半导体板块实现65%年化收益。”他的语气里带着一丝侥幸，仿佛在寻找最后一根稻草。

屏幕刷新出结果，盈亏比3.8:1的绿色数字跳动，但胜率仅45.3%的红色标注格外刺眼。林薇调出资金曲线，蓝色曲线在2015年股灾期间出现陡峭下跌：“虽然单笔盈利是亏损的3.8倍，但胜率低于50%意味着每两次操作就有一次亏损，高频交易下复利效应会被损耗殆尽。”

陈默的指甲轻叩桌面，发出清脆的声响。他想起379章中与王宏的大宗交易合作，对方盘口暗语的有效性与传统指标的滞后形成鲜明对比：“传统技术指标无法捕捉游资的行为模式，”他的思绪飘回2015年，那时他在mAcd金叉时加仓，却在股灾中爆仓，“就像用牛顿力学解释量子物理。”

午间休息时，周远山的视频通话突然切入，老人身后的书架上，“如履薄冰”的匾额被阳光照亮，鎏金字体闪烁着警示意味：“听说你在做量化回测？”他的声音带着长辈特有的关切与警惕，“2018年有个海归团队，用1000个因子做机器学习，实盘三个月就爆仓了。”

陈默将多因子模型的回测结果投屏，2015年表现优异的“动量因子”在2016年熔断期间回撤42%，曲线如断崖般垂直坠落：“我在验证传统因子的鲁棒性，发现市场状态（regime）切换时，因子Ic值会从0.3骤降至-0.2。”

周远山点头，镜片后的目光犀利：“量化是认知市场的工具，不是预测未来的水晶球。2020年疫情期间，所有技术指标都失效，”他举起手中的茶杯，“唯有现金和黄金能保命，因为那是流动性危机，不是基本面危机。”

陈默调出walk-forward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%。”