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069 人工智能VS传统

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少?”

“我们不依赖单一统计框架。”陈帆答,“系统融合了基本面变化速率、资金流向突变点和跨品种相关性动态权重,这些变量在过去两年训练中验证过有效性。”

“可你们无法解释每一步决策逻辑。”教授声音略提,“黑箱输出再准,也不能替代理论推导。”

“您上次发表的文章里提到,均值回归适用于稳定周期。”李阳忽然开口,“但今年宏观波动加大,传统参数滞后明显。我们查过您团队前三个月对‘锌’和‘螺纹钢’的预测,偏差分别达到6.3%和8.1%,而我们的系统同期误差控制在2.7%以内。”

教授沉默一瞬,随即点头:“所以你是说,现实比模型更快?”

“是数据反应速度的问题。”陈帆接道,“你们用周频数据建模,等得出结论,行情已经走完一半。我们每十五分钟更新一次因子状态,捕捉的是趋势拐点前的信号积累过程。”

教授看着屏幕上的时间轴,上面密布着不同颜色的标记点,代表系统在过去三个月对各类商品的预测节点。红色为错误,绿色为正确。视野所及,几乎全是绿。

“那就实战见真章。”他说,“以这周收盘价为准,谁的判断更接近实际走势,算谁赢。”

“可以。”陈帆点头,“但不是为了争输赢。如果您愿意,赛后我们可以共享这次推演的数据链路。”

教授迟疑了一下:“下周我带研究生来听一次技术汇报。”

门关上前,他的背影顿了顿,没回头。

房间里恢复安静。服务器风扇依旧低鸣,主屏左上角的时间显示下午两点四十一分。

“他们根本不懂什么叫实时响应。”张远低声说。

“但他们有学术话语权。”李阳调出系统记录面板,开始整理本次交互的日志,“这场对决不只是预测比赛,是方**的认可战。”

陈帆没说话。他重新打开沪铝的详细分析页,放大最近二十四小时的资金流向热力图。一条明显的主力介入曲线从周二晚间开始抬升,集中在三家营业部席位,且成交分布避开大宗交易时段,呈现典型的渐进吸筹特征。

“把这轮数据打上标签。”他对李阳说,“‘政策预期前置资金’,加入训练集。”

李阳新建分类目录,命名存档。张远则在旁边打开回测工具,输入过去一年所有有色金属品种在类似基本面组合下的表现。结果显示,在库存下行+基差收敛+板块联动三项同时满足的情况下,后


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