屏幕上的指令隊列清空，陳帆的手指從鍵盤上收回。係統剛剛完成一輪減倉操作，曲線短暫回升，但持倉組合的整體淨值仍在下墜。他沒有去碰香檳杯，而是調出資產分布圖，目光落在幾隻連續三天收陰的價值股上。
“不對。”他低聲說。
李陽聞聲抬頭，正準備關閉壓力測試日誌的窗口又停了下來。“怎麼了？”
“這些票不該跌成這樣。”陳帆點開其中一隻銀行股的K線，疊加了過去六個月的資金流向，“基本麵沒變，分紅預期穩定，機構持倉也沒鬆動跡象——但它在拖累整個組合。”
周婷已經站到風控台前，手指快速滑動鼠標，拉出一份因子貢獻度報表。“市值因子這周是負收益，8.3%。”
張遠湊過來掃了一眼數據：“低市盈率策略全線潰敗？是不是模型參數滯後了？”
“不是參數問題。”陳帆把時間軸拉長，回放近三十個交易日的因子表現曲線，“你看這裡——兩周前，市值因子的有效性就開始掉頭向下，而成長性和動量因子同步抬升。這不是波動，是趨勢切換。”
房間裡安靜了幾秒。
李陽迅速切進後台數據庫，開始構建新的監測邏輯。“要不我做個滾動IC值追蹤？按周頻更新，一旦某個因子連續兩期顯著偏離曆史均值，就觸發預警。”
“做。”陳帆點頭，“現在就上線。”
“可我們之前的策略框架就是基於長期有效的市值偏好。”張遠皺眉，“如果這隻是短期輪動呢？現在砍掉權重，等風格切回來，會不會錯失反彈？”
“如果是輪動，資金不會集中在特定板塊。”周婷調出行業熱力圖，紅色的區塊密集出現在科技、新能源和生物醫藥領域，“北向資金、遊資、甚至部分公募都在調倉。這不是散戶行為，是係統性遷移。”
陳帆盯著大屏角落剛彈出的一條異動提示：某隻光伏概念股尾盤拉升七個點，換手率突破15%，而當日大盤下跌0.6%。
“市場在告訴我們它想去哪。”他說，“是我們沒聽懂。”
他起身走到主控台側麵的白板前，拿起筆畫出係統決策鏈的簡化結構圖。因子層位於最底端，向上連接融合引擎，再輸出交易信號。
“現在的架構太死。”他圈住因子模塊，“所有輸入都被當作恒定有效處理，頂多調整權重。但如果某個因子本身失效了呢？係統還在拚命加倉，等於踩著刹車往前衝。”
“你是說……讓它能自我淘汰？”李陽問。
“不止淘汰，還要能識彆主導力量的變化。”陳帆寫下“動態因子池”五個字，“以後不再固定使用哪幾個因子，而是建立一個可替換、可插拔的模塊庫。當監測係統發現某種風格持續占優，就自動提升對應因子的優先級。”
“那會不會引發震蕩？”張遠提出疑問，“比如今天判斷成長占優，明天又切回價值，係統來回調倉，交易成本壓不住。”
“所以不能靠單一指標拍板。”陳帆轉向李陽，“你那個IC值監控，加上周婷的資金流分析，再加上波動結構變化——三者交叉驗證。隻有同時滿足兩個以上條件，才啟動因子重配流程。”
“我可以加個冷卻期。”李陽補充，“每次切換間隔不少於四十八小時，避免高頻抖動。”
“可以。”陳帆點頭，“先以七十二小時為限，手動乾預過渡。等新模塊跑穩了，再考慮自動化。”
周婷已經在風控界麵上新建了一個標簽頁，標題暫定為“因子穩定性監控”。“我設個閾值，當任意核心因子的月度IC值低於0.05，或者連續兩周為負，就標黃預警；跌破0.02，直接紅燈停牌。”
“好。”陳帆看向張遠，“這段時間所有依賴市值因子的策略暫停自動執行，改由人工確認。現有持倉不做大規模調整，但新增倉位必須通過新規則審核。”
張遠沒立刻回應。他在對比舊策略和模擬新模型的回測結果，眉頭一直沒鬆開。
“你覺得有問題？”陳帆問。
“不是模型。”張遠指著圖表中一段劇烈波動期，“去年互聯網泡沫破滅前，也有類似的風格漂移。當時情緒因子提前一個月發出警告，但我們後來把它當成噪聲過濾掉了。”
“因為那時候情緒數據源不穩定。”李陽接話，“現在我們有更完整的輿情采集體係。”
“問題是，”陳帆緩緩開口，“我們總以為掌握了規律，其實隻是記住了過去的答案。市場永遠在進化，而我們的係統如果隻學會複刻曆史，遲早會被甩掉。”
他說完這句話，辦公室陷入短暫沉默。隻有服務器風扇低沉的嗡鳴持續不斷。