老张的弹窗突然切入，屏幕上是2016年1月7日的分时重播：某医药股在13:45触及跌停，14:00后突然直线拉升至涨停。“当时所有量化策略都在跌停价止损，”他的鼠标在成交量柱上划过，“后来才知道，nmpa在午间紧急批准了其创新药上市。”他的语气带着过来人警示，“机器只认预设规则，人得认市场里的‘黑天鹅’。”
周远山在黑板上写下公式： 模糊逻辑 = （政策权重x04）+（情绪权重x03）+（技术修正x03） ，粉笔灰落在“alphasgo无法理解《证券法》修订”的字迹旁。“政策文件里的‘适时加强监管’‘审慎推进改革’，”他用黑板擦擦去多余粉尘，“这些模糊表述需要用人的经验转化为数值区间。比如‘加快创新药审批’，在不同市场情绪下，可能对应5-15的估值弹性。”
陈默尝试将《药品管理法实施条例》修订稿输入nlp模型，关键词提取准确率仅62，“加快”“优化”等词的情感极性得分在03-07之间波动。“gpt-4给出的估值提升区间是8-22，”他对着麦克风皱眉，“这种跨度太大，无法直接写入风控阈值。”
深夜23:00，陈默启动walk-forward回测程序，人工干预模块在2020年1月数据中开始运行。当模拟到武汉封城次日的暴跌时，程序因捕捉到“央行定向降准50bp”的新闻弹窗，自动暂停止损指令。随后三天，医药股板块因政策利好反弹12，该策略避免了45的错杀损失。但切换到2021年7月“双减”政策时段，模型将“规范学科类培训”的表述误判为中性信号，未能及时平仓教育股，导致组合净值回撤76，误判率达38。
“问题出在政策情感分析的权重分配，”小张不知何时来到实验室，抱着咖啡杯看着屏幕，“‘严禁’‘坚决取缔’等词的负向权重仅06，低于‘支持’‘鼓励’的正向权重08，这不合理。”他的眼镜片反射着屏幕蓝光，“应该引入逆情绪因子，在市场恐慌时提升负面词汇的权重。”
陈默