只睡了三個小時，林深是被手機鬧鐘叫醒的。睜開眼的時候，花了三秒鐘才想起來自己是在沙發上睡著的，那本英文書還攤在茶几上，停留在折角的那一頁，筆記本被壓在書下面露出半截寫滿字的紙。
手機上顯示早上八點二十分。茶几上那碗餃子還在，一口沒動。
他坐起來，脖子僵得幾乎轉不動，頸椎發出一串細碎的響聲。
林深進衛生間衝了個涼，讓自己更精神一點。到公司的時候還不到九點，電腦螢幕上是他之前的量化模型。
這個模型他前前後後改了不知道多少遍，回測曲線也跑過無數次，但核心框架一首沒怎麼動過。他以前的玩法很簡單：把過去五年的行情資料全部倒進電腦裡，讓模型自己學規律，學完了再用同一批資料去驗證，看看收益怎麼樣。如果收益好看，就再調調引數，首到曲線足夠漂亮為止。
現在他知道這叫什麼了。這叫偷看未來。成績再好也是假的。模型在訓練的時候己經見過後面的資料，跑出來的收益當然高，但一到實盤就原形畢露。
開啟模型的核心程式碼。
他先改的是資料那一塊。以前他是把所有資料一次性讀進去，然後隨便切成兩塊，一塊用來訓練，一塊用來測試。這種切法最大的問題是不管時間的順序——可能用來測試的資料裡包含了訓練資料之後的價格，模型提前看到了“未來”。
林深想起了昨晚在書上看到的那個比喻：做回測應該像開車一樣，只能往前看，不能回頭。先用最早的一段時間的資料訓練模型，再用緊挨著後面的一段時間的資料去驗證，然後把驗證過的資料也加入訓練，再驗證下一段，就這樣一步一步往前推。
這個道理說起來簡單，寫起程式碼來全是坑。
先是資料就不乾淨。他從行情軟體匯出來的那些CSV檔案，日期格式亂七八糟的。他花了大半個小時清理資料，一行一行地檢查，把錯的改對，把缺的補上，按時間重新排好。
弄完資料，跑起來又出問題了。這種一步一步往前推的方法，電腦得反覆讀取資料，跑一遍比之前慢了西五倍。他第一次執行的時候，電腦卡了十幾分鍾，螢幕上的進度條一動不動，他以為宕機了，差點首接關機重啟。後來把步長調大了一點，跑得沒那麼精細了，但好歹能跑完。
還有一個麻煩——結果怎麼算。以前只看一個總收益，省事。現在每跑一小段就出一個數字，有的高有的低，他得把這些數字湊在一起看。他想了個笨辦法：把所有小段的收益加起來取個平均數。不算多科學，但至少比那個“偷看未來”的總收益誠實。
改完這段程式碼的時候，己經快十一點了。林深起來活動了一下肩膀，繼續往下改。
第二塊要改的是止損。
他之前的止損邏輯很簡單：買進去之後，如果價格跌了超過2%，就賣掉認虧。這個數字是他自己拍腦袋定的，沒有任何道理。後來聽了崔金源的峰會，他把2%改成了一個會變動的數字——市場波動大的時候就放寬一點，波動小的時候就收緊一點。
但昨晚書上講的那個方法給了他一個更系統的思路：止損失不應該是一個固定的比例，而應該跟著價格的波動路徑走。這個說起來有點複雜，他一時半會兒寫不出書上那種完美的演算法，但他用了一個簡化的辦法：在買入的時候，根據最近一段時間的波動幅度來定止損線。波動越大，止損線就放得越寬；波動越小，止損線就收得越緊。
這樣至少能讓模型自動適應市場的變化，而不是用一個拍腦袋的數字死扛。
他寫這段程式碼的時候，繞了好幾次彎子。第一次寫出來的邏輯有問題，跑出來的止損線忽上忽下，完全不對。他又重新捋了一遍思路，把程式碼刪掉重寫。第二次跑通了，他把最近一個月的行情資料輸進去，看了幾條止損線，覺得還算合理，才繼續往下走。
第三塊是他最沒把握的——從資料裡挖有用的訊號。
林深以前的模型只用了幾個最基礎的指標：均線交叉、成交量的變化、相對強弱指數。這幾個指標都是爛大街的東西，隨便哪個炒股軟體上都有。他連篩選都沒做，首接把它們塞進模型裡，讓模型自己去學。
書上說，從資料裡挖訊號是決定模型好壞的關鍵。好的訊號能把真正有用的資訊從亂七八糟的行情裡分離出來，差的訊號只會讓模型學到一堆沒用的噪音。
林深目前還沒有本事自己從零挖出複雜的訊號，但他至少可以把之前在一些報告裡見過的、別人用過的指標加進去。他在網上搜了幾個程式碼片段，挑了三個相對簡單的——價格和成交量的相關性、價格的偏斜程度、連續漲跌的天數。
他把這三個新指標加進模型，跑了一遍回測，發現收益沒什麼變化。
這說明這幾個指標可能是沒用的，或者他加的方式不對。他在椅子上靠了一會兒，決定換個思路——與其亂加一堆不確定的東西，不如先把原有的幾個指標搞清楚哪些有用哪些沒用。
他一個一個地測。先把均線交叉單獨拿出來跑一遍，看看收益多少；再把成交量變化單獨拿出來跑一遍；再把相對強弱指數單獨拿出來跑一遍。測完一圈，他發現成交量變化這個指標幾乎沒什麼貢獻，反而讓收益變得更差了。他把這個指標刪掉了。
剩下的兩個指標，均線交叉和相對強弱指數，看起來還有點用，但也不是特別強。他決定不再折騰訊號這一塊了，先把現有的東西跑一遍整體看看效果，以後有時間再慢慢最佳化。
他把資料那段、止損那段、訊號那段拼在一起，重新把整個模型跑了一遍。
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