“这相当于推倒重来，您确定吗？”小李的声音带着技术人员特有的谨慎，食指在触控屏上停留三秒，指腹与屏幕接触的部位因用力而泛白，“近十年的回测数据、因子优化记录，还有396章误删后抢救回来的部分数据，一旦删除就无法恢复。”他的目光扫过机柜上贴满的便签纸，那是历年因子迭代的关键节点记录，每张便签都承载着团队无数个日夜的心血。
“398章的实盘验证已经证明，旧框架在观察者效应面前不堪一击，”陈默调出实盘曲线，绿色的模拟收益曲线如轻盈的飞鸟，红色的实盘收益曲线却像沉重的铅块，两者在屏幕上形成刺目的对比，“我们不是在修补漏洞，而是要重建底层逻辑——就像在地震后的废墟上建造新房，必须先拆除摇摇欲坠的旧墙。”他转向林语晨，后者正将新的因子库架构图投影在墙上，激光笔的红点在她眼底跳动，“启动mms吧。”
林语晨点击遥控器，市场状态识别模型（mms）的架构图以渐变色块的形式占据整个屏幕，蓝色代表牛市模块，红色代表熊市模块，灰色代表震荡市模块：“模型将市场划分为三种状态，每个状态对应独立的因子权重矩阵，”她的指尖划过不同颜色的模块边界，“状态识别模块整合了美债收益率、pmi、行业轮动等12个宏观指标，通过动态阈值算法确定市场状态，就像393章验证过的股债性价比逻辑，但维度更复杂。”
实习生小林举手提问，工牌在胸前晃动，露出里面的mit校徽：“如何定义状态转换的阈值？比如，牛熊分界是沪深300指数连续20日涨跌幅超过20吗？”他的语气带着学术研究者的严谨。
“不完全是，”陈默指向墙角的经济周期时钟，指针在“衰退期”边缘轻轻颤动，金属摆锤的光影在地面投下晃动的弧线，“宏观指标的权重占比达40，其中美债收益率与cpi同比的交叉验证权重最高。微观