林语晨若有所思，在纸上写下公式：“产能利用率=供给端数据，销量=需求端数据，中间隔着库存和价格变量，”她的笔尖停顿，“或许该用美债收益率作为需求端的权重因子，调整产能数据的预测逻辑。”
“但这会让模型复杂度指数级上升，”陈默摇头，看着她电脑屏幕上的风险平价模型，“先做好单因子的逻辑校验，比如验证产能利用率与用电量的相关性——卫星数据可能无法区分生产与仓储。”他的目光落在模型参数上，“这个模型用了markowitz均值方差优化，但流动性因子的权重只有5。”
“流动性数据滞后性强，”林语晨解释，“用过去30天平均成交量作为代理变量。”
“加入成交量的变异系数，”陈默提醒，“当变异系数超过15时，说明流动性不稳定，模型需要降仓。”他的声音里带着一丝担忧，“2015年股灾时，很多量化基金死于流动性幻觉。”
陈默在操盘日志中写道：“另类数据是望远镜，能看见细节，却可能迷失方向。”钢笔尖在“方向”二字上停留过久，墨迹渗透纸页背面。他转头看向林语晨，她正咬着笔帽调试模型，发丝垂落额前：“小晨，风险平价模型的流动性参数设置是多少？”
“默认用过去30天的平均成交量，”她回答，调出参数界面，“但新能源板块近一周的成交量变异系数达18，已经触发警示阈值。”
“记得加入冲击成本因子，”陈默站起身，活动僵硬的肩颈，“当成交量萎缩时，大额订单的滑点可能吞噬所有收益。”他保存日志时，系统提示林语晨的模型训练进度为78，迭代次数显示为第127次，“过度拟合的风险在增加，适可而止。”
窗外，数据中心的led指示灯如繁星闪烁，陈默知道，每一次数据创新都是对认知边界的挑战。另类数据打开了新的视角，却也带来更多需要解答的问题。当团队沉迷于数据细节时，他必须保持清醒，不让算法沦为数据的囚徒——因为在金融市场，比数据更重要的，是对人性与周期的敬畏。