044 自动化交易的测试:模拟的胜利(3 / 5)

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Observer_Access”,把未来所有测试报告的只读链接都设为自动同步至此。

    做完这些,他打开空白文档,标题打下几个字:《自动化交易风险控制白皮书》。

    写到第三段时,林悦又发来消息:“那个最大回撤……是因为消息面突变吗?”

    他停下打字,回道:“是。市场情绪瞬间转变,模型还在按趋势延续推演,反应慢了。”

    “那你打算怎么改?”

    “加一层语义识别。只要有‘突发’‘紧急’‘通知’这类词出现在公告标题里,就自动降仓,等波动稳定后再判断方向。”

    她沉默了几秒,回:“听起来像人在犹豫。”

    他愣了一下,没再打字。

    实验室安静下来。主控台上,模拟环境已关闭,所有服务回归待命状态。只有新服务器的指示灯还在闪动,绿色光点有节奏地跳着,像是某种回应。

    他转头看向显示器,页面停留在最后一次复盘图表上。X轴是时间,Y轴是净值增长,中间那道向下的凹痕格外清晰——那是系统“犯错”的证据,也是它真正开始学习的起点。

    他伸手移动鼠标,将光标悬停在那个最低点上方。

    系统自动弹出提示框:

    “时间:04月28日 13:17:23

    事件类型:外部信息冲击

    策略响应延迟:3分48秒

    影响:持仓回撤6.3%

    后续动作:已触发紧急修正协议,14:02完成再平衡”

    他点击“标记为学习样本”。

    后台立即生成一条训练任务,编号TRN-20230428-001,优先级设为高。这意味着下次模型迭代时,这段数据会被重点分析,尝试找出更优的应对路径。

    这时,远程客户端再次传来提示音。

    林悦上传了一个文件,命名很简洁:《建议.txt》。

    他点开,里面只有一行字:

    “能不能让系统在不确定的时候,先停下来?”

    他盯着这句话看了很久。

    窗外天色渐暗,城市灯火次第亮起。楼下的街道传来车辆驶过的声响,间或有行人路过,脚步声短暂清晰,又远去。

    他没有回复,而是切回系统架构图,找到决策核

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