“用对抗生成网络（gan）模拟极端行情，”陈默向小李下达指令，声音里带着破釜沉舟的决心，“生成2025年虚拟股灾数据，测试因子在黑天鹅场景下的鲁棒性。”
当gan开始运行，服务器的嗡鸣声突然提高八度，机柜的散热风扇发出尖锐的呼啸。屏幕上涌现出虚拟的k线图，美债收益率如火箭般突破4，原油波动率飙升至100，沪深300指数单日暴跌7，跌停板上的封单量达历史极值。新模型的资金曲线在初期剧烈震荡，如同暴风雨中的小船，数次触及预警线却始终未跌破净值08的破产阈值，最终最大回撤控制在35，较旧模型的83提升48。
“夏普比率18，信息比率09，”林语晨调出评估报告，荧光笔在“最大回撤”数据上划出绿色标记，“但震荡市的因子相关性矩阵显示，‘低市盈率’与‘高股息率’的相关系数仍达068，高于06的安全阈值，存在共线性隐患。”她的眉头微皱，指尖在键盘上快速敲击，相关性矩阵以热力图形式呈现，红色区域如胎记般醒目。
陈默皱眉，手指有节奏地敲击桌面，发出“哒哒”声响：“这意味着在横盘行情中，因子组合可能因共线性失效，导致策略失效，”他的目光落在服务器机柜上，那里存放着运行gan的核心算力模块，“需要更精细的状态划分，比如将震荡市细分为‘收敛震荡’和‘扩散震荡’，或者……”他的声音渐低，眼神转向窗外的摩天大楼，“更强大的算力支持动态调仓，实时优化因子权重。”
午后的阳光斜射入交易室，照在林语晨新铺设的“黑天鹅湖”地贴上，玻璃珠镶嵌的波纹反射着微光，仿佛无数双眼睛在注视着这场技术革命。技术总监小李递来采购单，英伟达a100芯片的价目表上，八位数的金额刺得人眼眶发疼：“现有算力基于2019年的架构设计，只能支持单线程模拟，无法并行计算多状态因子权重，”他的语气带着无奈，手指划过“延迟”一栏，“gan的每次迭代需要12小时，这在实盘中意味着策略调整滞后，可能错过最佳止损点。”
“但引入机器学习可能导致过拟合，