第241章：引入“市场状态识别” (第2/3页)

“你说的这些，都对。”

    他看着周寻：

    “但有一个问题，你想过没有？”

    “什么问题？”

    “如果我们不敢碰复杂的问题，那我们还做什么量化？”

    陈默走到窗边，背对着所有人：

    “2008年，我犯的最大的错，不是判断错了方向。是我以为，有一套固定的方法，能应对所有的情况。”

    他转过身：

    “结果呢？市场换了个打法，我就死了。”

    他看着周寻：

    “现在，我们要建的这套系统，如果要避免重蹈覆辙，就必须学会‘看天气’。必须知道，现在是晴天还是雨天，是该打伞还是该戴帽。”

    他走回白板前，在那三张小图旁边，写下几个字：

    给机器装上“眼睛”

    “周寻，”他说，“我知道这件事难。但难，不代表不该做。恰恰是因为难，做了才有价值。”

    周寻沉默。

    房间里很安静。小林、陆方、小吴，都屏着呼吸，看着这两个人的对话。

    过了很久，周寻终于开口：

    “陈总，您说的那些‘经验’——趋势市、震荡市、恐慌市——能用数据定义吗？”

    陈默想了想：

    “不知道。但我们可以试试。”

    他走到白板前，拿起笔，开始写：

    趋势市的特征：

    · 指数在20日均线以上，且20日均线向上

    · 成交量温和放大

    · 板块轮动明显

    · 创新高的股票数量持续增加

    震荡市的特征：

    · 指数在20日均线和60日均线之间来回

    · 成交量萎缩

    · 热点散乱，没有持续性主线

    · 创新高的股票数量很少

    恐慌/狂热市的特征：

    · 指数远离均线，乖离率过大

    · 成交量异常放大或萎缩

    · 波动率飙升

    · 个股普涨或普跌，分化极小

    他写完，看着周寻：

    “这些，是我凭感觉写的。不一定对，也不一定全。但它们至少是个起点。”

    周寻走过来，看着那几行字。

    他看得很仔细，每一个词，每一个条件，都在脑子里过了一遍。

    然后他说：

    “这些，大部分可以量化。”

    他指着第一条：

    “20日均线，乖离率，成交量，创新高数量——这些都有现成的指标。我们可以用它们构建一个‘市场状态指数’，每天打分，然后根据分数判断状态。”

    陈默看着他：

    “能做吗？”

    周寻想了想：

    “能做。但有一个前提——不能用太多参数。状态切换的阈值，尽量设成简单的、有经济含义的数字。不能用优化的方法去‘拟合’历史。”

    他看着陈默：

    “您刚才说的那些，是经验，不是数据挖出来的。这个方向，对。”

    陈默点了点头。

    他转过身，看着陆方：

    “陆方，这个状态识别模块，要加到回测框架里。能行吗？”

    陆方想了想：

    “框架要改。现在的回测是固定策略，没有状态切换。如果加状态识别，每次回测都要先算历史状态，然后根据状态调权重。”

    他顿了顿：

    “复杂度会翻倍，速度会慢一半以上。”

    陈默看着他：

    “能接受吗？”

    陆方点头：

    “能。”

    陈默又看向小林和小吴：

    “你们俩，负责整理历史数据里的‘市场状态’特征。把我刚才写的那些，变成可计算的指标。每天算一遍，从2005年开始算，看看历史上的趋势市、震荡市、恐慌市，和我们用指标判断的结果，有多少重合。”

    小林点头。

    小吴已经在本子上开始记了。

    陈默最后看向周寻：

    “周寻，你负责设计状态识别的框架。用多少指标，阈值怎么设，状态怎么切换——你先出一个草案，我们下周讨论。”

    周寻点头。

    陈默环视一圈。

    六个人，都在看着他。

    “我知道，”他说，“这件事很难。可能会走很多弯路，可能会失败。但如果我们做成了——”

    他顿了顿：

    “我们就不是在用固定的工具打市场。我们是在教机器，学会‘看天气’。”

    他看着窗外：

    “这就不是一把锤子了。是一整套工具箱。”

    没有人说话。

    但陈默能看到，

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