033 中期验收的危机：模型的漏洞

    033 中期验收的危机：模型的漏洞 (第1/3页)

    陈帆的手指还停在键盘上，屏幕里的爬虫日志刚归档完毕，测试环境的数据库连接状态显示为“空闲”。他正准备重启本地服务，手机震动起来。来电显示是市科委项目办。

    “陈帆，验收会提前了。”对方语气急促，“专家组明天上午九点到，材料必须今晚提交。”

    他没问原因。这类临时变动在政府项目里并不罕见，但来得这么紧，显然是冲着施压来的。他看了眼时间，晚上七点四十二分。距离截止不到三个小时。

    他迅速打包最新版系统演示包，将核心模块压缩加密，拷入U盘。服务器还在运行日常任务，他顺手点了关机序列，等风扇彻底停转，拔下电源线，把笔记本夹在腋下出了门。设备外壳还带着余温，贴着手臂微微发烫。

    会议室已经坐了人。

    长桌一侧坐着三位专家，对面是项目组预留的两个座位。林悦已经在场，见他进来，轻轻点头。她面前摊开的是数据采集流程图，笔尖停在某个节点上，像是刚写完备注。

    会议准时开始。

    专家组组长翻开文件：“我们今天主要看风险评估模块的实际表现。你这个系统号称能预测市场波动，那就要经得起推敲。”

    陈帆打开笔记本，接入投影。界面加载出风险模型的主控面板，曲线图实时跳动。

    “目前模型基于1995到1997年的历史数据训练，”他简明陈述，“采用移动平均和波动率加权算法，对政策滞后效应做了平滑处理。”

    专家A翻了两页报告，抬头：“1998年一季度央行降准一个百分点，财政部增发特别国债三千亿。你的模型有没有把这些纳入？”

    陈帆顿了一下：“当前版本尚未动态接入政策变量。”

    “那就是没纳进去。”专家A合上文件，“用三年前的数据预测现在的市场，等于拿旧地图走新路。这不叫预测，叫推测。”

    会议室安静了一瞬。

    专家B接过话：“更严重的是杠杆问题。”他指着屏幕上的一段回测结果，“你计算个股风险敞口时，只用了价格标准差。可现在券商已经开始试点融资业务，资金放大效应明显。忽略杠杆，相当于低估实际波动至少三成。”

    “比如这只股票。”专家B点出案例，“你在三月十八号判定其风险等级为中等，但实际上当天融资买入占比已达百分之二十二。真实波动比你算的高出四十七个百分点。这种偏差，一旦用于实盘决策，后果是什么？”

    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“RiskFactorPool.cs”文件中定位到权重数组。新建两个浮点型参数：

    `fiscal_stimulus_index`

    `monetary_looseness_index`

    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。”

    “但这说明系统有扩展能力。”林悦第一次开口，“它不是死的模型，而是可以随着环境变化不断加载新规则。”

    专家组交换了一个

    （本章未完，请点击下一页继续阅读）