接下來的三天，林晨進入了近乎閉關的狀態。
白天蘇婉帶樂樂去學校後，他就坐在電腦前，一行行程式碼編織著更復雜的決策網路。晚上家人睡了，他繼續除錯引數、跑回測。書房成了孤島，只有鍵盤敲擊聲和主機風扇的嗡鳴相伴。
過程中遇到了不少坑。
ta-lib 庫對資料長度有要求，短時間序列計算某些指標會返回 NaN（非數字）。他不得不修改資料預處理管道，確保足夠長的歷史資料視窗。
多個指標的訊號有時互相矛盾。比如 CD 看漲，但 RSI 已嚴重超買。他需要設計更精細的衝突解決規則，不是簡單投票，而是分析矛盾背後的市場情境——是強勢逼空行情，還是頂部衰竭徵兆？
回測系統也需要升級。原來只記錄盈虧，現在要記錄每一筆交易觸發時，各個因子的具體得分、市場狀態分類、最終決策總分。這樣事後才能分析哪些因子有效，哪些是噪聲。
第三天深夜，初步版本完成了。
林晨用過去兩年的 A 股資料（2023 年初至 2024 年底）進行回測。這個時間段包含了下跌、震盪和反彈多種行情，是很好的測試場。
他啟動了回測程式。
進度條緩慢爬行。螢幕上不斷刷出模擬交易記錄：
2023-04-15, 買入, 因子得分: 72.3 (AI:65, 趨勢:15, 震盪:-7.7), 狀態: 震盪市
2023-04-22, 賣出, 收益率: +3.2%
2023-05-06, 買入, 因子得分: 58.1 (AI:70, 趨勢:-5, 震盪:-6.9), 狀態: 下跌市 -＞ 忽略，未交易
2023-07-11, 買入, 因子得分: 81.5 (AI:68, 趨勢:20, 震盪:-6.5), 狀態: 反彈市
...
兩個小時後，回測結束。
林晨屏住呼吸，看向最終報告。
回測週期：2023-01-04 至 2024-12-29（約兩年）
初始資金：100,000 元
最終資金：136,847 元
總收益率：36.85%
年化收益率：約 17%
最大回撤：8.2%
勝率：61.3%
交易次數：147 次
他眼睛一亮。
相比之前單一模型回測的大起大落（年化可能更高但回撤常超過 15%），新策略的曲線平滑了許多。36.85% 的總收益不算驚豔，但關鍵在於最大回撤控制在 8.2%——這是一個職業投資者可以接受的波動範圍。勝率從 55% 提升到 61.3%，意味著交易質量在提高。
“有戲”。林晨握了握拳，疲憊的臉上露出笑容。
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