“第23条要求披露算法逻辑框架、因子权重分配和硬件部署方案，”林语晨的声音带着硅谷极客特有的冷静，却在尾音处微微发紧，“我们的lstm神经网络属于黑箱模型，即使用shap值解释，因子重要性的准确率也只有62。”她调出模型解释性报告，屏幕上的shap值分布图显示，情绪熵因子的解释方差仅覆盖38的模型决策。
技术总监小李皱眉，推了推眼镜，镜片反光映出屏幕上的红色批注：“这相当于让棋手在比赛前公开所有棋谱，”他快速敲击键盘，调出2024年某量化私募的案例，“这家基金因备案披露了订单流因子逻辑，对手在两周内开发出反套利策略，其夏普比率从23暴跌至08，被迫转型基本面研究。”
陈默敲击键盘，打开团队内部的压力测试报告，新规要求的极端场景测试标准比现有模型严格30，流动性枯竭+算法共振的复合场景下，模拟账户回撤达72：“风控体系需要重构，”他的手指在“极端行情下因子失效”的段落上划过，“但当务之急是解决可解释性问题——我们的模型连自己都无法完全解释，如何通过监管审查？”
林语晨突然站起身，连帽衫拉链摩擦发出轻响，她调出某头部私募的备案文件：“他们用布林带、macd等传统指标包装深度学习模型，因子解释部分只披露表层逻辑，”她的激光笔在“移动平均线交叉”的图标上晃动，“监管拿到的是经典策略说明，实际决策由隐藏的神经网络驱动。”
“但这样会损失15-20的预测精度，”小李摇头，调出非对称波动模型的特征重要性矩阵，“lstm层捕捉的分钟级订单流模式，是我们超额收益的核心来源。”
陈默想起周远山在385章说的“枷锁是铠甲”，指尖在桌面敲出急促的节奏，仿佛在敲击代码行：“做可解释ai