他靠在椅背上，盯著這幾行字看了一會兒。
他之前做量化，所有引數都是手工調的。均線用哪兩根、止損設幾個點、成交量閾值定多少，全部靠回測資料一點一點試。試出來一組最優解，就寫死在程式碼裡，模型照著跑。但市場不會一首用同一種節奏。趨勢強的時候，靈敏的引數能抓住機會；趨勢弱的時候，靈敏就變成了活該被割。崔金源說的“活系統”，核心就是讓引數自己動起來——根據市場狀態，自動調整策略的靈敏度。不是人去遷就市場，是模型自己去適應。
但崔金源在臺上講的是大框架，具體怎麼落地，得靠自己一點一點試。林深想了想，決定先不動大結構，就從均線週期這一個引數開始改。
原來的模型用60日均線判斷方向，價格在線上做多，線下做空。60日均線在趨勢強的時候很好用，但一旦市場進入震盪，價格反覆在均線附近穿插，訊號頻繁切換，來回被割。
在峰會上聽崔金源講的時候就意識到了這個問題——不是均線本身不對，是均線的週期太死。
林深新建了一個函式，專門用來判斷市場狀態。邏輯不復雜，用趨勢強度指標把市場分成三種狀態：趨勢強、趨勢中等、趨勢弱。趨勢強的時候，價格方向明確，用靈敏的短週期均線；趨勢中等的時候，方向還在但噪音開始多了，換成穩重的中週期均線；趨勢弱的時候，市場在震盪，乾脆不開倉，趴著等。
核心改動只有二十幾行程式碼。敲完最後一個括號，他靠在椅背上盯著螢幕看了一會兒。均線週期現在會自己變了，不是他告訴模型該用哪組，是模型自己根據市場狀態去選。
他把螺紋鋼過去三年的日線資料導進去跑了一遍回測。螢幕上慢慢刷出新的績效曲線——收益率從31.7%提到了38.7%，最大回撤從19.3%降到了14.6%。勝率還是不高，西成出頭，但盈虧比從接近4比1提到了5比1——賺一次夠虧五次還有餘。
林深盯著那條比之前更平滑的曲線，心裡默默地算了一下。
只改了均線週期，收益就提升了七個百分點。崔金源那張對比圖裡的最佳化幅度是十二個點，那是包括止損、成交量、因子權重在內的一整套動態框架跑出來的結果。他現在只動了第一步，七個百分點——方向對了，但還有空間。
接下來是止損。原來的止損是固定的，開倉價的2%。不管市場波動大還是小，一刀切。波動大的時候2%太窄，稍微一晃就被震出去；波動小的時候2%又太寬，利潤回吐了一截才觸發。他把止損幅度和波動率掛鉤，波動大的時候放寬一點，別被震出去；波動小的時候收緊，保護利潤。邏輯和均線切換一樣：不是他定一個死數，是模型根據市場狀態自己調。
改完止損，他順手把成交量閾值也調整了一下。原來的規則是突破必須放量到過去20日均量的1.5倍以上才確認，這個1.5倍也是拍腦袋拍出來的。
現在同樣的思路——趨勢強的時候放量標準可以低一點，趨勢弱的時候必須嚴格放量確認。
三個引數——均線週期、止損幅度、成交量閾值——現在都是活的，都會根據市場狀態自動調整。他把所有改動儲存好，重新跑了一遍回測，沒有再往上跳。改一個引數能提升七個百分點，改三個引數效果沒有疊加，說明三個引數之間存在重疊的最佳化空間，單獨改一個就夠了，後面的兩個只是讓系統更穩定。
林深靠在椅背上，盯著螢幕上的程式碼。從“死引數”到“活系統”，這才是第一步。
“林哥。”
周學明從電梯口走過來，手裡拿著一個資料夾。“匯創驅動的調研提綱我改好了。你幫我看看還有沒有要補的。”
林深接過來翻了幾頁。提綱列得很細，產能爬坡節奏、客戶匯入進度、競爭對手的擴產計劃，每一條都有註明。他在最後一頁的空白處寫了一句：重點問研發投入佔比，伺服電機這個賽道技術迭代快，研發跟不上，產能再高也沒用。
“什麼時候去？”他把資料夾遞回去。
“下週。”
“遇到拿不準的別急著下結論，多問幾個為什麼，資料拍回來再看。”
“好。”周學明接過資料夾，猶豫了一下，“林哥，匯創驅動這家公司，我覺得邏輯挺硬的。如果調研確認了，能不能試著推一次？”
林深看著他。這句話從周學明嘴裡說出來，分量不一樣——以前他是跟在後面學，現在他想自己往前走了。“你己經是研究員了，自己做決定。不夠資料沒確認之前，別急著下結論。”
周學明點了點頭，轉身回了工位。
林深的目光重新看向螢幕上的回測曲線，心裡清楚這只是第一步。崔金源在臺上還講了一個更關鍵的東西——時間序列交叉驗證。他之前跑回測用的是全量資料一次性跑完，沒有分訓練集和測試集，這種做法本身就容易過擬合。回測再漂亮，放到實盤裡可能根本不是那麼回事。這個問題不解決，前面改再多引數都是空中樓閣。但時間序列交叉驗證需要把整個回測框架拆了重寫，今天做不完，得專門找個時間靜下心來弄。
