033 中期验收的危机：模型的漏洞（5 / 6）

进入风险因子配置文件。原有的七个变量中，波动率、市盈率、换手率等依旧存在。他在末尾新增两行代码：

    `policy_index_fiscal = 0.68`

    `policy_index_monetary = 0.74`

    下面附上注释：根据一九九八年前三个月公开政策文本量化得出，包含降准幅度、财政拨款方向、国债发行节奏三项加权。

    接着，在风险计算公式中引入联动系数：

    `risk_score = base_risk * (1 + 0.3 * policy_index_fiscal + 0.25 * policy_index_monetary)`

    这只是一个初步框架，无法做到完全自动化更新，但足以体现政策影响的传导路径。

    他重新加载测试数据集，运行最新一轮回测。

    进度条缓慢推进。会议室里没人说话。空调出风口发出细微的气流声。

    结果弹出时，拟合度从原来的百分之七十八跳升至百分之八十五。

    专家们低头查看打印出来的对比图表。原模型误差集中在二月中旬以后，正是政策密集出台阶段；而新版本明显贴合了市场真实波动轨迹。

    专家B皱眉看了许久，终于开口：“财政指数是怎么量化的？”

    “我们人工整理了发改委、央行、财政部在一月到三月发布的二十一条政策文件，按刺激强度分级打分，再结合资金落地周期赋予权重。”

    “那杠杆呢？”

    “目前无法获取个体账户融资数据，但我们可以通过交易所公布的保证金总额变化趋势，构建代理变量。我已经在计划下一步接入路径。”

    专家B没再追问。他转头看向组长。

    组长沉默几秒，点头：“条件通过。但最终验收前，准确率必须达到百分之九十，而且要证明系统能持续更新外部变量。”

    散会铃声响起。人们陆续起身离开。陈帆没有动，他还在操作界面中导出修改后的参数表，保存到本地加密分区。屏幕上跳出完成提示，他顺手在待办清单里添了一条：“政策变量每日人工校准。”

    林悦走过来，把一杯热水放在他手边。“你刚才……改得很准。”

    “差一点就扛不住了。”

    “现在呢？”

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