他感覺自己像是在黑屋子裡待了很久，忽然有人推開了一扇窗。光湧進來，不是一線，是一片。
之前改趨勢模型的時候，他是靠手動分析過去五年的行情特徵，一條一條歸納出規律，再寫成程式碼。那是一個辛苦的過程，但他以為那就是終點。
現在崔金源告訴他，不是。模型不應該只是一套固定的規則，模型應該能自己感知市場、適應市場。不是他替模型做判斷，是模型自己做判斷。
他忽然覺得之前自己寫的那些程式碼，像是給一個聰明人套上了一副枷鎖。
他掏出筆記本，手有些抖，飛快地寫下一行字：“引數動態化。均線週期、止損幅度、成交量閾值——讓模型自己調。先改均線，跑穩了再改別的。”
崔金源繼續講：“這裡面用到的技術不復雜，關鍵是思路的轉變，從找最優引數變成讓模型適應市場。
第一步不需要搞太複雜，先從一個引數開始。比如均線週期，設一個簡單的規則：ADX大於30的時候用5日和20日，ADX在20到30之間用10日和30日，ADX小於20的時候不開倉。這個規則本身不復雜，但效果立竿見影。
假訊號少了，回撤小了，收益自然就上去了。”
林深把這條也記了下來。一步一步來，先從最簡單的規則開始，跑通了再說。
他想起王鳴說過的話——“策略不是越複雜越好，關鍵是執行紀律。”
崔金源講的也是同一個道理：不是堆砌演算法，是讓模型學會適應。規則可以簡單，但適應能力必須強。
演講結束後，林深幾乎是第一個站起來的。他心跳還沒有完全平復，手心有一點汗。剛才崔金源講的那些內容在他腦子裡反覆轉，他有太多問題想問。
“崔總，我想請教一個問題。”他的聲音不大，但在安靜的報告廳裡聽得很清楚。
“您剛才說引數動態化的第一步可以從均線週期開始，ADX大於30用短週期，ADX小於20不開倉，這個規則效果立竿見影。我的問題是，如果從零開始搭建一個能自適應市場的模型，您覺得最應該先花時間啃下來的地方是什麼？不是具體引數，是思路。”
臺上安靜了兩秒。前排有人回過頭看了一眼。
崔金源看著他，沒有立刻回答。他端起講臺上的礦泉水喝了一口，像是在想怎麼把話說得更首白。
“你問的是思路。”他說，“那我告訴你一個思路，就一句話——不要替模型做判斷。”
林深的手指在筆記本上停了一下。
“我們做量化的人，最容易犯的錯誤就是太聰明。聰明到把每一步該怎麼走都寫死在程式碼裡，趨勢強的時候這樣，趨勢弱的時候那樣，震盪的時候趴著。但市場不會按照你寫的劇本走。你以為你在保護模型，其實你在限制它。”
崔金源頓了頓，“所以你問我最應該花時間啃什麼。啃規則設計，而不是引數最佳化。你設計的規則，應該讓模型有能力自己判斷，現在是趨勢還是震盪，該激進還是保守。規則是框架，引數是框架裡的填充物。大部分人花時間在調填充物上，但真正決定模型能不能進化的，是框架本身。”
林深把這段話一字不漏地記了下來。規則設計，不是引數最佳化。他之前花了太多時間在調引數上，均線週期從5日20日改成10日30日，止損從2%改成1.8%，成交量閾值從1.5倍改成1.2倍，每一個引數的每一次微調，他都跑過回測、比較過資料。
但回過頭來看，他從來都是在框架不變的條件下做最佳化，從來沒有想過框架本身能不能重構。
“還有一個。”崔金源看著他，“你剛才問這個問題，說明你己經意識到了模型不是一成不變的。很多人跑了幾年策略，從來不會問這個問題。能問出來，就快跑通了。”
林深用力點了點頭。“謝謝崔總。”
他坐下來的時候，手指還攥著筆，指節微微泛白。江哲側頭看了他一眼，沒說什麼。
崔金源走下來講臺，掌聲響了很久。
林深靠在椅背上，盯著筆記本上那幾行字——不要替模型做判斷、規則設計高於引數最佳化。今天崔金源從思路到實現講得透徹，每一步怎麼走都點到了。不是泛泛的概念，是可以落地的方向。
這三條如果能跑通，按崔金源那張對比圖的回測資料，收益率至少能再提12%。31.7%加上12個點——他沒有繼續往下算，但這個方向值得花時間去啃。
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