牛大力早料到會有此一問，他身體微微前傾，指尖在筆記型電腦上輕點，調出提前準備好的分類模組示意圖：“李教授，您看得很準，但這一指標有明確的適用邊界——僅針對傳統制造業企業。製造業重產能、重供應鏈、重合規，管理層的行業經驗直接關係到企業抗風險能力，八年是我們透過百餘個失敗案例總結出的安全線。”

他頓了頓，滑鼠移向科技行業適配模組：“而對於科技公司，模型單獨設計了‘技術-市場雙輪驅動’評估體系，用核心技術專利數量、專利轉化率、使用者月均增長曲線這三項指標，替代了從業年限要求。附錄三有具體案例：去年我們投資的星途科技，創始人林舟才三十歲，但團隊手握十二項發明專利，其中三項已實現產業化，使用者半年內從十萬增長到兩百萬，模型最終給出A類投資評級。根據實戰結果，這筆投資的回報率超過了120%。”

李建業翻到附錄三，對照著案例資料和模型評分細則看了兩分鐘，指尖在紙上輕輕敲了敲，沒再追問——答案挑不出半點毛病。

就在這時，羅大瑞的聲音再次響起，像一把冰冷的手術刀精準切入：“翻到第七十九頁，你的風險應對方案裡提了‘止損線動態調整機制’，我看了計算公式，裡面只納入了標的自身的財務槓桿係數和行業波動率，完全沒考慮宏觀經濟波動係數。去年震油州爆發系統性金融風險，整個能源板塊連帶製造業崩盤，要是用你的模型，怎麼應對這種系統性風險？總不能靠運氣吧？”

這話直指核心。系統性風險是所有量化模型的噩夢，多少資深分析師都栽在“宏觀黑天鵝”手裡。王伯庸原本正低頭翻論文，此刻也抬了抬眼，金邊眼鏡後的目光透著審視。

牛大力迎上羅大瑞的視線，那雙冰冷的眸子裡，竟藏著一絲不易察覺的期待——期待他語塞，期待他露出“本科生果然考慮不周”的破綻。

他反而穩了穩心神，將筆記型電腦轉向評審席：“羅教授，模型內建了即時宏觀資料介面，對接的是帝國經濟協調部資料司、金融管理部市場司的官方資料庫，每小時自動更新一次。我們設定了兩個觸發閾值：當CPI同比漲幅超過3%，或基準利率調整幅度大於0.5個百分點時，系統會自動啟動宏觀係數校準。”

螢幕上跳出震油州風險爆發前的後臺資料記錄，紅色的預警線格外醒目：“去年震油州事件爆發前一週，CPI漲幅達到3.2%，帝國金融管理部同步下調基準利率0.75個百分點，模型立刻觸發校準，將高槓杆製造業標的的止損線從15%下調至8%，同時自動減持能源關聯度超過60%的持倉。一週後風險爆發時，我們的組合回撤僅4.3%，遠低於行業平均的18.7%。”

資料流滾動得清晰明瞭，張美玲湊近看了兩眼，輕聲跟王伯庸交流：“資料時序很完整，校準邏輯也通順，不像編的。”王伯庸微微頷首，沒說話，但眼神里的審視淡了些。

羅大瑞的臉色沒變化，金筆在筆記本上劃出一道粗重的黑線，刺耳的摩擦聲在安靜的會議室裡格外清晰：“理論聽起來很完美，但我得提醒你，本科生做實戰模型，最容易陷入‘倖存者偏差’——你只挑了賺錢的案例，沒算過那些被你篩掉的標的裡，有多少後來漲成了黑馬吧？你怎麼證明這些收益是模型的功勞，不是你運氣好，剛好踩中了幾個風口？”

這話像一塊巨石砸進靜水，瞬間激起千層浪。會議室裡徹底安靜下來，連周教授都停下了筆——這正是學術圈對“實戰派”最常見的嘲諷：沒有理論支撐的成功，都是運氣。羅大瑞顯然等著看他窘迫，嘴角甚至勾起了一抹若有若無的笑意。

牛大力知道，這是場硬仗，躲不過去。他從資料袋裡取出一份厚實的列印檔案，起身逐一分發給五位評審：“這是風氏投資過去三年的投資組合對比表，左邊是公司原有策略，右邊是我的模型策略。我們做了嚴格的對照實驗：相同的初始資金規模，都是五千萬；相同的行業配比，科技、製造、消費各佔三分之一；相同的持倉週期，每筆投資持有六個月以上。”

他指向表格裡的兩條曲線：“紅線是原有策略，年化收益率18.3%，最大回撤22.5%；藍線是我的模型策略，年化收益率45.5%，最大回撤8.4%——模型比原有策略年化收益率高出27.2個百分點，最大回撤低14.1個百分點。如果是運氣，三年時間，二十八筆交易，總不能次次都運氣好吧？”

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