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必须单独构建一套压力测试体系,引入信用收缩、杠杆断裂、恐慌传导这些变量。”
李阳抬头:“你是想让系统学会判断‘黑天鹅’?”
“不是判断。”
周婷敲下标题:《极端情景推演协议v0.1》,“是设定边界。
当某些指标组合突破阈值时,无论模型输出什么信号,都必须暂停自动交易。”
陈帆扭头看向她:“比如哪些指标?”
“融资余额周降幅超15%、百只以上个股同日跌停、交易所净卖出机构数量激增、国债逆回购利率异常飙升。”
她一条条列出,“再加上舆情情绪指数断崖式下跌。
这些信号叠加出现,就不该再用常规逻辑衡量市场。”
李阳仍持保留态度:“这类事件十年一遇。
为小概率情况重构整个风控体系,会不会影响日常效率?”
“那如果下次不是十年一遇呢?”
周婷反问,“我们现在的资金规模比去年翻了三倍,再往后只会更大。
一次判断失误,损失的不是百分比,而是绝对数额。”
张远插话:“但她提的有道理。
上周恒康药业那次,要不是人工干预及时,融券仓位可能被套在半路。
真遇上全局性危机,响应速度根本来不及。”
陈帆手指轻点桌面,片刻后下令:“先做一轮验证。
周婷,你负责设计脚本,把2008年的关键节点还原出来——雷曼倒闭前后两周,加上A股熔断阶段。”
“我已经写好了。”
周婷调出一个隐藏文件夹,名称为“2008模拟场景”
。
她点击运行,系统开始加载复合型危机数据包:海外投行破产、全球股市连锁暴跌、人民币汇率剧烈波动、国内基金赎回潮同步爆发。
三地服务器同时接入测试环境。
三分钟后,主屏弹出第一条异常提示:系统在道琼斯单日重挫8%的背景下,判定“A股具备避险属性”
,建议增持金融蓝筹。
“荒谬。”
李阳忍不住出声。
更严重的情况出现在第六分钟。
当上证指数单日下跌6.5%、跌停家数突破三百时,系统因检测到“批量破净”
现象,启动“价值抄底”
策略,调集模拟资金的72%入场。
净值曲线直线坠落。
最终结果比2007年测试更糟:**回撤31.8%**。
“这不是误差。”
陈帆关闭报告窗口,“是认知缺陷。
我们的模型太相信历史规律会重复,却忽略了规则本身会被打破。”
“所以必须加熔断。”
周婷语气坚定,“不是建议式提醒,是强制机制。
只要单日亏损达到预设红线,所有持仓自动平仓,切断进一步决策。”
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