033中期验收的危机:模型的漏洞
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。
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