他回到電腦前，開始重構特徵工程模組。
刪除那些低重要性特徵不是簡單地註釋掉幾行程式碼，而是需要重新考慮整個資料流水線的設計。林晨決定採用模組化架構：核心特徵計算模組保留十五個高重要性指標，但同時設計一個可插拔的“特徵擴充套件介面”，未來如果發現新的有效特徵，可以無縫接入。
這花了將近兩個小時。
當晨曦透過窗簾縫隙照進書房時，林晨完成了所有修改。他運行了完整的回測流程——從資料獲取、特徵計算、模型預測到模擬交易，覆蓋過去三年 A 股、美股和黃金期貨的資料。
結果令人振奮。
精簡後的系統，年化收益從 17% 提升到 19.5%，最大回撤從 8.2% 降低到 7.1%，夏普比率——衡量風險調整後收益的指標——從 1.8 提升到 2.3。這意味著系統在承擔相同風險的情況下，能獲得更高的回報。
“這才是真正的最佳化”。林晨長舒一口氣。
他看了眼時間，早上六點半。蘇婉和樂樂還在睡覺，家裡安靜得能聽見冰箱的嗡鳴聲。
林晨沒有去補覺，而是泡了杯濃咖啡，然後打開了實盤交易賬戶的後臺。過去一週，原始策略在 A 股和黃金上的小規模實盤，已經帶來了八百多元的收益。雖然不多，但證明了系統能真正賺錢。
現在，他決定做兩件事。
第一，啟用最佳化後的新策略，從今天開始實盤執行。
第二，增加投入資金。
林晨登入銀行 APP，檢視自己的儲蓄賬戶。裁員補償金還剩二十萬多，房貸賬戶裡有三個月的預留款。他沉思片刻，決定從儲蓄中再轉出兩萬元，注入實盤交易賬戶。
這樣總投資本金就達到了七萬元。
“壓力測試”。他對自己說。
如果最佳化後的系統能在更大資金量下穩定執行，那就證明這條路真的可行。如果出現問題……那就在模擬盤繼續調整，反正實盤資金只佔儲蓄的一小部分。
轉賬操作很快完成。林晨重新配置了實盤系統的引數，設定了更嚴格的風控規則：單日虧損超過 2% 就暫停交易，單隻股票倉位不超過總資金的 15%，黃金期貨的槓桿控制在三倍以內。
做完這一切，他終於感到睏意襲來。
躺到床上時，林晨腦子裡還在回想那個特徵重要性條形圖。那些幾乎為零的貢獻度，像是一種無聲的嘲諷——人類總喜歡把事情複雜化，而資料只相信最簡單有效的邏輯。
這讓他聯想到自己這幾個月的人生。
失業後，他一度認為需要學完 AI 的所有分支、掌握所有熱門技術、面試所有型別的公司，才能找到出路。但現在看來，也許只需要聚焦在最核心的那幾項能力上：紮實的機器學習基礎、清晰的系統架構思維、以及將技術轉化為實際價值的能力。
就像精簡後的投資系統，不需要三十七個花哨的特徵，只需要十五個真正有效的指標。
“專注核心……”林晨在入睡前模糊地想道。
窗外，鵬城的早晨正式開始。地鐵開始執行，公交車駛出站場，科技園的班車在路上匯聚成流。這座城市永遠在尋找最高效的路徑，就像他剛剛最佳化的那個機器學習模型。
而在林晨的書房裡，電腦螢幕暗了下去。但系統後臺的程式仍在執行，按照新的精簡邏輯，分析著全球市場的海量資料，尋找那些隱藏在噪聲中的有效訊號。
七萬元的本金已經就位。
下一次交易訊號出現時，系統會自動執行。
