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第三天下午,内部评审会召开。
投影幕布上显示着产品结构图。
陈帆站在前方,简述核心机制:“优先级出资200万,年化预期6%;劣后级出资100万,承担全部浮动亏损,若收益超过8%,超出部分按三七分成。”
“为什么是三七?”
张远问。
“我们拿三成。”
陈帆答得干脆,“这不是暴利模式,是建立信任。
初期少赚点,但要把‘守信履约’刻进品牌里。”
周婷补充:“所有交易决策均由系统生成,日志全程留痕。
投资者可以随时申请查阅操作记录,确认无人工干预。”
“那如果系统错了呢?”
张远直视她,“模型失效,净值狂跌,你拿什么说服人家继续相信这套东西?”
房间里安静了一瞬。
“我们不说服。”
陈帆平静回应,“我们履约。
亏了就是亏了,按规则止损退出。
真正的信用不在涨多少,而在跌的时候有没有守住底线。”
李阳忽然抬头:“我已经做完压力测试。
在千笔并发下单场景下,本地节点可在2.8秒内完成全账户强平。
最坏情况下,最多损失5%的流动性溢价,不会影响整体执行。”
周婷记下数据,低声说:“够了。
比起人为犹豫,这已经是极限响应速度。”
一周后,封闭式路演在园区会议室举行。
两位大学教授坐在前排,面前摆着打印整齐的产品说明书。
其中一位翻到风控章节,指着那条红色横线:“你们设定的止损点比行业平均激进,通常都在0.7以下。
为什么选0.8?”
周婷接过话筒:“因为我们的目标不是搏反弹,而是防失控。
当市场进入下跌延续状态,历史数据显示后续继续下行的概率超过六成。
我们宁可错杀,也不愿让风险敞口持续扩大。”
另一位教授问:“你们团队平均年龄不超过二十五岁,如何保证长期运作的稳定性?万一有人毕业离开,或者理念分歧导致分裂?”
“这不是依赖个人的团队。”
周婷调出系统日志界面,“过去五百三十天,策略模块无人工调整。
每一次买入卖出,都源于数据输入与规则判定。
即使今天所有人都离开,系统仍会按照既定逻辑运行。”
她顿了顿,补充一句:“我们现在做的,其实是智能投顾的雏形。
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