人回答。
陈帆盯着那条被标红的曲线，手指无意识地在触控板边缘划动。他知道问题在哪——模型太依赖静态统计，而现实正在加速变化。政策频出，工具创新，市场结构已经不同。
林悦忽然动了。
她没说话，只是从笔记本上撕下一页纸，快速写下四个字：加入政策变量。然后轻轻举起，朝他方向递过去。
纸页不大，字迹清晰。
陈帆眼神一凝。
他当即切换窗口，打开代码编辑器。光标在“RiskFactorPool.cs”文件中定位到权重数组。新建两个浮点型参数：
`fiscal_stimulus_index`
`monetary_looseness_index`
下面一行行敲入初始化逻辑。财政刺激强度以国债发行量、基建投资增速为基础打分；货币宽松程度则参考准备金率调整幅度、公开市场操作频率，做归一化处理。
“你现在做什么？”专家A皱眉。
“重构模型因子。”陈帆头也没抬，“从现在开始计入政策影响。”
“现场改代码？你知道这有多不专业吗？”
“我知道。”陈帆敲下回车，“但我更知道，一个不能进化的模型，根本不配叫系统。”
他调出央行和财政部近三个月的公开数据，手动录入初始值。然后修改回测引擎，让新参数参与风险评分计算。编译通过后，重新加载四月份全部样本数据。
进度条缓缓推进。
所有人盯着屏幕。
二十秒后，结果刷新。
原模型对四月市场异常波动的捕捉率为78%。新版上升至85.3%，尤其在政策发布后的三个交易日内，预警准确率提升明显。
专家B凑近了些：“你这个指数……是怎么赋权的？”
“按政策落地节奏分阶段加权。”陈帆调出计算过程，“比如降准，不是一次性计入，而是模拟资金逐步释放的过程，影响周期设为六周。”
专家A沉默片刻：“那你之前为什么不这么做？”
“因为数据源没打通。”陈帆如实答，“我们刚完成多源采集系统的部署，政策文本的结构化提取模块还在开发。目前靠人工录入，更新频率有限。”
“但这说明系统有扩展能力。”林悦第一次开口，“它不是死的模型，而是可以随着环境变化不断加载新规则。”
本章未完，请点击下一页继续阅读！