第380章 《从人工到智能：策略回测的震撼启示》

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“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，pE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23:17，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888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LStm模型训练盘口暗语，”他的声音带着兴奋，“888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0.38。”

“因为损失厌恶理论，”陈默调出 Kahneman 的行为金融学论文，“负面情绪的传播速度是正面情绪的2.25倍，”他在代码中加入情绪衰减因子，参数设定为0.45，“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。”

林薇指着招聘网站的“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two Sigma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LEd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。