036 数据的整合：多维度的分析 (第2/3页)
始写一个新的脚本模块。这次的目标不是单个指标，而是变量之间的联动关系。他在注释里写下：“检测政策发布后第三天的技术响应延迟效应”。
刚写完函数框架，电话响了。
是林悦打来的。
“你刚才测试的那个组合信号，我在纸质报上找到了原始出处。”她的声音很稳，“4月16日《上海证券报》头版提了一句‘有关部门正在研究加大财政投入’，但没正式发文。你们系统没收录这条。”
陈帆顿了一下：“非正式消息也算？”
“市场反应了。”她说，“当天下午券商股集体异动，中信建投尾盘拉升超过3%。这不是巧合。”
他沉默几秒，重新打开政策表，新增一类条目：“隐性政策信号”，包括媒体报道中的官方措辞变化、交易所口头指导、行业会议透露的方向等。每一项都需要人工标注可信度等级。
他把这类信息的初始权重设得较低，只有0.4，但允许在后续几天内根据市场反馈动态上调。如果某条模糊消息之后被正式政策证实，系统会自动回溯并提升同类信号的历史评分。
这样一来，模型不仅能识别明文政策，还能捕捉到政策酝酿期的早期征兆。
他再次启动回测，加入这批新标注的数据。这一次，4月中旬的几次提前反应被成功捕获，整体准确率上升至89.3%，更重要的是，信号发出时间普遍提前了一到两天。
他靠在椅背上，揉了揉眼睛。服务器风扇依旧低鸣，硬盘读写灯有节奏地闪烁。他打开系统日志，在最新条目下输入一行字：“政策变量可分级，非结构化信息可通过市场反馈反向验证。”
然后新建一个文档，命名为“DataLink_Analyzer_v1”。这是他计划中的核心组件之一——专门用于挖掘不同维度数据之间隐藏关联的算法引擎。
第一步，他定义三种基础关联模式：同步触发（政策与技术信号同日出现）、前置驱动（政策先于技术变化）、滞后确认（技术走势先行，政策随后跟进）。每种模式都要建立独立的统计模型。
他选择陆家嘴作为首个测试标的。这家公司既有稳定的财务数据，又频繁受到区域政策影响。他导入其第一季度的日线图，叠加财政支出增速曲线和券商净买入量柱状图。
运行分析后，屏幕上跳出一组相关系数。最显著的一条是：每当财政支出同比增幅突破15%，并且券商连续三天净买入超过五千万时，陆家嘴股价在未来一周内上涨的概率高达92%。
这个组合信号从未
（本章未完，请点击下一页继续阅读）