二九文学

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069 人工智能VS传统（第2页）

“您上次发表的文章里提到，均值回归适用于稳定周期。”

李阳忽然开口，“但今年宏观波动加大，传统参数滞后明显。

我们查过您团队前三个月对‘锌’和‘螺纹钢’的预测，偏差分别达到6.3%和8.1%，而我们的系统同期误差控制在2.7%以内。”

教授沉默一瞬，随即点头：“所以你是说，现实比模型更快？”

“是数据反应速度的问题。”

陈帆接道，“你们用周频数据建模，等得出结论，行情已经走完一半。

我们每十五分钟更新一次因子状态，捕捉的是趋势拐点前的信号积累过程。”

教授看着屏幕上的时间轴，上面密布着不同颜色的标记点，代表系统在过去三个月对各类商品的预测节点。

红色为错误，绿色为正确。

视野所及，几乎全是绿。

“那就实战见真章。”

他说，“以这周收盘价为准，谁的判断更接近实际走势，算谁赢。”

“可以。”

陈帆点头，“但不是为了争输赢。

如果您愿意，赛后我们可以共享这次推演的数据链路。”

教授迟疑了一下：“下周我带研究生来听一次技术汇报。”

门关上前，他的背影顿了顿，没回头。

房间里恢复安静。

服务器风扇依旧低鸣，主屏左上角的时间显示下午两点四十一分。

“他们根本不懂什么叫实时响应。”

张远低声说。

“但他们有学术话语权。”

李阳调出系统记录面板，开始整理本次交互的日志，“这场对决不只是预测比赛，是方**的认可战。”

陈帆没说话。

他重新打开沪铝的详细分析页，放大最近二十四小时的资金流向热力图。

一条明显的主力介入曲线从周二晚间开始抬升，集中在三家营业部席位，且成交分布避开大宗交易时段，呈现典型的渐进吸筹特征。

“把这轮数据打上标签。”

他对李阳说，“‘政策预期前置资金’，加入训练集。”

李阳新建分类目录，命名存档。

张远则在旁边打开回测工具，输入过去一年所有有色金属品种在类似基本面组合下的表现。

结果显示，在库存下行+基差收敛+板块联动三项同时满足的情况下，后续一周上涨概率为84.6%，中位涨幅7.3%。

“我们的判断不是孤例。”

张远说。

三天后，周五下午三点。

主屏中央弹出结算数据框：

【沪铝主力合约周涨幅：11.2%】

【周初预测方向对比】

陈帆团队：上涨（87%概率）&bp;→&bp;正确

经济系模型：下跌（52%倾向）&bp;→&bp;错误

侧屏同步生成对比图表。