手機震動起來，來電顯示是市科委辦公室。他接起電話，那邊隻說了一句話：“明天上午九點，中期驗收，地點不變。”
他放下手機，手指在桌沿劃過，觸到還溫熱的筆記本電源線。沒時間了。他拔下硬盤備份口的數據線，合上電腦，直接塞進背包。窗外夜色濃重，樓道燈閃了一下，像是感應到了他的動作，亮了起來。
第二天八點五十分，陳帆推開會議室門。冷氣撲麵而來，長桌兩側已坐滿評審專家。林悅坐在後排靠窗的位置，麵前攤開一本記事本，筆尖懸在紙上。他朝她點了點頭，把筆記本放在投影接口旁，插上電源。機器啟動時發出輕微的提示音，屏幕亮起藍色登錄界麵。
專家組組長翻了翻材料，抬頭說道：“開始吧。”
陳帆打開演示文稿，調出風險評估模塊的核心架構圖。剛講到第三頁，專家A抬起手打斷：“你這個模型用的是哪一年的數據？”
“主要基於一九九七年的市場波動率和企業財務指標。”
“那你知道今年一季度央行降準了多少次嗎？”
陳帆頓了一下，“兩次。”
“國債發行規模同比增加了百分之三十六，外彙儲備結構調整已經開始，這些政策信號有沒有體現在你的參數裡？”
會議室安靜下來。陳帆感覺到後背滲出一層薄汗。
專家B接過話頭，語氣更直接：“還有一個問題——杠杆。你現在計算個股風險敞口時，有沒有考慮融資行為帶來的放大效應？如果沒有，那你測算出來的最大回撤值就是虛的。”
陳帆的手指微微收緊。他知道對方說的是對的。當前版本確實沒納入杠杆因子，因為本地券商尚未開放融資融券試點，相關數據也未公開披露。但模型不能永遠停留在假設中。
“目前缺乏實時杠杆數據支持。”他回答，“但我們設計了擴展接口，一旦有新變量接入，可以動態調整權重。”
“這不是借口。”專家B搖頭，“一個風險模型如果連基礎結構都靜態化，談什麼智能輔助？它隻是個統計工具。”
專家A補充：“****環境的預測，等於空中樓閣。我不反對技術探索，但我必須提醒你，這個項目如果拿不到最終驗收通過，後續資金不會追加。”
陳帆喉結動了動。投影畫麵停在一張回測曲線圖上，理論值與實際走勢之間的偏差肉眼可見。他正準備解釋，餘光瞥見林悅在筆記本上迅速寫下幾個字，然後舉起紙頁。
四個工整的字：加入政策。
他心頭一震。
幾乎同時，他意識到自己犯了一個根本性錯誤——過去幾個月都在優化數據采集效率，卻忽略了最核心的問題：金融市場從來不隻是數字遊戲，它是政策驅動下的動態博弈。
他深吸一口氣，當著所有人的麵關閉演示模式，直接打開了開發環境。
“我現場修改模型。”他說。
鼠標點擊進入風險因子配置文件。原有的七個變量中，波動率、市盈率、換手率等依舊存在。他在末尾新增兩行代碼：
`policyindexfiscal=0.68`
&nonetary=0.74`
下麵附上注釋：根據一九九八年前三個月公開政策文本量化得出，包含降準幅度、財政撥款方向、國債發行節奏三項加權。
接著，在風險計算公式中引入聯動係數：
`riskscore=baserisk* 1+0.3*policyindexfiscal+0.25*&nonetary`
這隻是一個初步框架，無法做到完全自動化更新，但足以體現政策影響的傳導路徑。
他重新加載測試數據集，運行最新一輪回測。
進度條緩慢推進。會議室裡沒人說話。空調出風口發出細微的氣流聲。
結果彈出時，擬合度從原來的百分之七十八跳升至百分之八十五。
專家們低頭查看打印出來的對比圖表。原模型誤差集中在二月中旬以後，正是政策密集出台階段；而新版本明顯貼合了市場真實波動軌跡。
專家B皺眉看了許久，終於開口：“財政指數是怎麼量化的？”
“我們人工整理了發改委、央行、財政部在一月到三月發布的二十一條政策文件，按刺激強度分級打分，再結合資金落地周期賦予權重。”
“那杠杆呢？”
“目前無法獲取個體賬戶融資數據，但我們可以通過交易所公布的保證金總額變化趨勢，構建代理變量。我已經在計劃下一步接入路徑。”
專家B沒再追問。他轉頭看向組長。
組長沉默幾秒，點頭：“條件通過。但最終驗收前，準確率必須達到百分之九十，而且要證明係統能持續更新外部變量。”
散會鈴聲響起。人們陸續起身離開。陳帆沒有動，他還在操作界麵中導出修改後的參數表，保存到本地加密分區。屏幕上跳出完成提示，他順手在待辦清單裡添了一條：“政策變量每日人工校準。”
林悅走過來，把一杯熱水放在他手邊。“你剛才……改得很準。”
“差一點就扛不住了。”
“現在呢？”
“還得再壓一遍代碼，把這次新加的模塊獨立出來，方便後期替換數據源。”
她點點頭，沒再多問。兩人一起走出辦公樓。天色已經暗下來，路燈逐一亮起，照在教學樓外牆的瓷磚上，反射出淡淡的黃光。
陳帆停下腳步，回頭看了一眼實驗室所在的樓層。窗簾拉著，但某個窗口透出微弱的藍光——那是服務器指示燈的顏色。他知道設備還在運轉，等待下一次任務。
“係統不能隻快。”他低聲說，“還得懂這個世界的規則。”
林悅看了他一眼，忽然問：“你還記得最早做數據庫的時候，是怎麼處理ST股票的嗎？”
“先分類，再單獨建模。”
“現在的政策，其實也是一類特殊股票。”
陳帆怔了一下，隨即明白她的意思。政策不是噪音，而是結構性變量，必須被當作獨立資產類彆來對待。
他打開手機備忘錄，新建一條記錄：“建立政策資產庫，按發布機構、執行周期、影響行業三級標簽歸檔。”
輸入完畢，他抬頭望向遠處的城市燈火。車流在主乾道上拉出長長的光帶，像一條流動的數據總線。
回到實驗室已是晚上七點。他重新連接筆記本，加載最新的係統鏡像。主控台左側是爬蟲管理器，右側是風險模型調試麵板。他點開後者，找到剛剛添加的兩個政策指數輸入框。
手動填入今日更新值：財政指數上調至0.71，因下午傳來基建項目加速批複的消息；貨幣指數維持不變。
按下回車，係統開始重新計算全市場風險評級。
進度條走到一半時，警報突然響起。
他眯起眼，盯著彈出的異常報告。不是數據超限，也不是連接中斷，而是某隻藍籌股的風險評分驟降，降幅超過百分之四十。按常理，這隻股票近期並無重大利好，也不在政策扶持名單內。
他調出計算明細，逐層展開公式鏈條。
最終發現問題出在一個隱藏關聯項上：該股所屬行業的“政策受益概率”被自動調高，原因是今天某份會議紀要中提到了“產業升級支持”，儘管未點名具體企業。
模型在自我推理。
陳帆靠在椅背上，盯著屏幕不動。這個功能他從未寫過。