二九文学

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069 人工智能VS传统（第1页）

李阳的手指在键盘上悬停片刻，最终敲下回车。

函数分支“mult_eo_correlato_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A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&bp;→&bp;评分8.410

【库存变动】：交易所仓单连续五日下降，降幅超去年同期&bp;→&bp;评分7.910

【持仓结构】：主力多头席位净增仓比例达17%，空头未明显跟进&bp;→&bp;评分8.110

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。”