二九文学

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033 中期验收的危机 模型的漏洞（第2页）

没人回答。

陈帆盯着那条被标红的曲线，手指无意识地在触控板边缘划动。

他知道问题在哪——模型太依赖静态统计，而现实正在加速变化。

政策频出，工具创新，市场结构已经不同。

林悦忽然动了。

她没说话，只是从笔记本上撕下一页纸，快速写下四个字：加入政策变量。

然后轻轻举起，朝他方向递过去。

纸页不大，字迹清晰。

陈帆眼神一凝。

他当即切换窗口，打开代码编辑器。

光标在“RkFactorPool.c”

文件中定位到权重数组。

新建两个浮点型参数：

fcal_tmulu_dex

moetar_looee_dex

下面一行行敲入初始化逻辑。

财政刺激强度以国债发行量、基建投资增速为基础打分；货币宽松程度则参考准备金率调整幅度、公开市场操作频率，做归一化处理。

“你现在做什么？”

专家A皱眉。

“重构模型因子。”

陈帆头也没抬，“从现在开始计入政策影响。”

“现场改代码？你知道这有多不专业吗？”

“我知道。”

陈帆敲下回车，“但我更知道，一个不能进化的模型，根本不配叫系统。”

他调出央行和财政部近三个月的公开数据，手动录入初始值。

然后修改回测引擎，让新参数参与风险评分计算。

编译通过后，重新加载四月份全部样本数据。

进度条缓缓推进。

所有人盯着屏幕。

二十秒后，结果刷新。

原模型对四月市场异常波动的捕捉率为78%。

新版上升至85.3%，尤其在政策发布后的三个交易日内，预警准确率提升明显。

专家B凑近了些：“你这个指数……是怎么赋权的？”

“按政策落地节奏分阶段加权。”

陈帆调出计算过程，“比如降准，不是一次性计入，而是模拟资金逐步释放的过程，影响周期设为六周。”

专家A沉默片刻：“那你之前为什么不这么做？”

“因为数据源没打通。”

陈帆如实答，“我们刚完成多源采集系统的部署，政策文本的结构化提取模块还在开发。

目前靠人工录入，更新频率有限。”