035 算力的释放：模型的进化（2 / 3）

bsp;   他立即调取输出结果。模型对近期市场趋势的判断清晰呈现：波动加剧，资金活跃度上升，政策信号密集释放。一条加粗红线标注出关键节点——“5月19日前后，存在显著上涨概率”。

    他放大该区间数据，发现模型不仅捕捉到了成交量异动，还识别出多只蓝筹股同步出现买入信号。这不是简单的历史拟合，而是基于多个维度变量的综合推演。

    他决定做一次回测验证。

    输入1998年5月1日至15日的全部市场数据，启动独立测试任务。这一次，他手动锁定了外部变量干扰，仅保留基本面与交易行为参数。四十分钟后，结果返回。

    屏幕上，一个红色标记赫然浮现：“政策利好窗口期：5月19日前后，上证指数涨幅≥5%”。

    他盯着这行字，眉头微蹙。这个结论太精确了，几乎像是预知未来。他怀疑是否因训练集包含后续数据导致泄露，或是权重分配过度倾斜某一变量。

    他清空缓存，换用另一组独立样本进行三次重复测试。每次调整初始参数，避免路径依赖。三次结果高度一致，关键节点均指向5月19日。

    模型稳定性成立。

    他调出变量贡献度分析图，发现影响判断的主要因素并非单一指标，而是财政支出增速、国债发行节奏与券商净买入量的协同变化。这三者在过去两周内同时出现拐点，被模型识别为“复合型政策驱动信号”。

    他的手指悬在键盘上方，迟迟未落。

    就在这时，手机震动起来。

    来电显示是林悦。

    他接通，声音很轻：“喂。”

    “你预测的‘5·19行情’，真的会发生吗？”她的语气不像在质疑，更像是在确认某种预感。

    他望着屏幕上的回测图，沉默了几秒。

    “三天后，就知道了。”他说完，挂断电话。

    房间里又只剩下机器运转的声音。他打开系统日志，在最新条目下输入备注：“算力释放，模型初具认知能力。”

    然后新建一个文档，命名为“Policy_Detection_Model_V1”。他开始拆解当前模型的决策逻辑，准备构建专门用于政策敏感度分析的子模块。第一步是定义政策事件的量化标准：央行公告、财政部发文、交易所规则变更……每一类都要转化为可计算的数据特征。

    他刚写下第一条规则，手机再次响起。

    这次是短信。

    林悦发来一组数字：今日沪深两市新增开户数同比增长47%，单日成交额突破80亿，创