“但宏观变量的滞后性可能削弱策略的时效性。”量化研究员林薇皱眉，手指在触控屏上划出美债收益率的滞后相关性曲线，“从利率变动到影响股价，平均传导期达15个交易日，这意味着我们需要提前预判，而非事后反应。”她的白衬衫袖口挽起，露出银色的机械表，秒针跳动声在寂静的会议室里清晰可闻。
风控总监王瑾点头赞同，调出桥水基金2024年年度报告的ppt：“桥水的risk parity策略通过股债性价比指标，将组合波动率控制在6以内，”她的声音带着风控特有的审慎，“关键在于找到宏观因子与现有多因子体系的融合方式，而不是推翻重来。”
陈默调出pyfolio的归因结果，新能源行业的利率敏感性因子暴露度用红色标注为-03：“我们的模型对宏观变量的解释力不足10，”他的指尖轻敲屏幕，“这不是某个因子的问题，是整个体系的结构性缺失。2019年我们因忽视流动性危机爆仓，2025年不能再因宏观盲区重蹈覆辙。”
午后的阳光斜照在会议桌上，林语晨的键盘敲击声如鼓点般密集，python代码在屏幕上流淌，构建股债性价比指标的公式逐渐成型：“指标定义为十年期美债收益率减去沪深300股息率，”她转头看向陈默，“历史分位数计算需要考虑非正态分布的肥尾效应。”
“2018年熊市的数据显示，-25标准差的阈值能提前捕捉到80的下跌，”林薇调出2018年的回测曲线，绿色的减仓信号在暴跌前两周出现，“但信号频率会从每年4次降至2次，错过部分战术性机会。”
“过度优化会导致过拟合，”陈默摇头，调出2019年的假突破案例，红色的误触发信号在屏幕上闪烁，“当年使用-25标准差阈值，误判率高达45，导致策略