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    4月15日上午10点,操盘室的环形会议桌被冷白色led灯光笼罩,空气里弥漫着浓缩咖啡的焦苦气息。量化部主管张川站在投影前,激光笔在屏幕上划出一道绿色弧线,笔尖的红点在“散户情绪峰值识别”的图表上跳动:“我们的nlp算法每日解析东方财富股吧、雪球等社区的10万条帖子,”他的声音带着技术人员特有的亢奋,“通过tf-idf算法提取关键词权重,当‘涨停’‘翻倍’‘主力建仓’等词汇的出现频率突破历史95分位时,系统会触发‘羊群效应’响应机制。”
    屏幕切换至某新能源股的回测曲线,蓝色的策略净值在2024年7月至9月间陡峭上扬,胜率58、夏普比率23的绿色数字在红色背景上格外醒目。风控总监王瑾突然拍案而起,金属笔筒被震得跌落桌面,在寂静的会议室里发出清脆的响声:“这是收割散户的血汗钱!”她的脸颊泛起潮红,平日梳理得一丝不苟的马尾辫微微晃动,“《证券伦理白皮书》第四章第五条明确禁止利用信息不对称和认知偏差进行交易牟利。”
    张川冷笑一声,指尖在键盘上敲击,调出交易对手方分析报告:“市场本就是零和博弈,王总监,”他的语气带着不加掩饰的不屑,“我们只是用算法优化了捕猎效率。你看这组数据,策略的对手盘72是量化基金,散户贡献的冲击成本仅占15——他们的亏损更多来自市场波动,而非我们的策略。”
    “但用户画像显示,”王瑾快速滑动鼠标,调出另一组数据,散点图上红色的小点密集分布在资金量低于50万的区间,“跟风买入的投资者中,78是普通散户,他们的平均亏损率达42,而我们的策略收益中有28直接来自这些账户。”她的声音里带着压抑的愤怒,“这些数据不是数字,是真实的家庭资产缩水,是有人在天台徘徊的理由!”
    陈默沉默地看着屏幕上的散户持仓变化曲线,2019年那个暴雨夜突然在脑海中闪现——当时他作为散户,在某只妖股暴跌前跟风买入,最终爆仓时的绝望如潮水般涌来。他敲击键盘,调出386章备案的算法框架,布林带和macd的传统指标图标在屏幕上闪烁:“监管要求我们做可解释ai,不是为了更好地设计镰刀,”他的目光依次扫过张川和王瑾,最后落在林语晨身上,“林博士,这
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