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AI時代:碼農的涅盤重生_第109章 黑天鵝事件(2)

他點開波動率模型的程式碼檔案,眉頭越皺越緊。這個模型是基於過去一年的歷史波動率資料訓練的,它假設市場的波動有一定的連續性和可預測性。但在黑天鵝事件裡,波動是斷裂的、跳躍的,從平靜到恐慌幾乎沒有任何過渡。

“模型沒有見過這種極端情況”。林晨低聲說,“訓練資料裡最大的單日波動率也只有今天的一半”。

這意味著,模型對風險的預估嚴重不足。它根據歷史資料認為“這種跌幅機率極低”,所以沒有提前降低倉位或採取更保守的策略。等到暴跌真正發生時,雖然止損機制兜了底,但已經是在捱了一記重拳之後。

林晨調出模型預測值與實際值的對比圖。從九點三十開始,兩條線就分道揚鑣,預測線還平緩地躺著,實際線已經垂直向上飆升。

“得重新思考波動率的建模方式”。他開啟一個新的筆記文件,快速敲下幾個關鍵詞:【極端值理論】【厚尾分佈】【市場微觀結構衝擊傳導】。這些都是金融工程裡處理黑天鵝風險的高階方法,他之前只是粗略看過,現在成了必須啃下來的硬骨頭。

時間不知不覺到了中午。蘇婉發來微信,問他午飯想吃什麼。林晨才意識到自己從早上到現在水米未進。他回覆了一句“隨便,你定”,注意力又回到螢幕上。

他做了一件很“程式設計師”的事:寫了一個簡單的指令碼,模擬如果今天沒有止損機制,持倉到收盤會虧多少。結果跑出來:-18,700元。

看著那個數字,林晨忽然笑了,一種帶著苦澀和後怕的笑。

5680對。用不到三分之一的損失,避免了毀滅性的回撤。這筆賬,怎麼算都是止損贏了。

心態在這一刻發生了微妙的轉變。最初的恐慌和肉疼,逐漸被一種更復雜的情緒取代:慶幸規則有效,敬畏市場無常,以及強烈的、想要改進系統的衝動。

他儲存了今天所有的資料,單獨建了一個名為“黑天鵝”的資料夾。這些資料將成為未來模型訓練最珍貴的負樣本——那些教科書裡不會教、但真實市場血淋淋的教訓。

下午兩點,市場略有反彈,但依舊收跌。林晨沒有重新進場,系統狀態顯示為【全現金觀望】。這是風控規則的另一條:單日觸發大量止損後,系統自動進入24小時冷卻期,禁止開新倉,防止情緒化操作。

他關掉交易軟體,開啟學習資料,開始研究“極端值理論”。窗外的陽光漸漸西斜,在書桌上移動。偶爾有鳥雀掠過窗臺,留下幾聲清脆的啼鳴。

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