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十一月的鹏城终于凉了下来。海风从湿热变成了干爽，早晚温差拉大到七八度，阳台上不用开风扇就能坐得住了。
周六上午，林晨没有去公司。他坐在书房里，面对双显示器，左边是FGPT的API测试界面，右边是他那套已经跑了三年的投资系统后端代码。
他有一个想法，在脑子里转了两周了。
目前投资系统的信号来源主要是量价数据——K线、成交量、技术指标。这些数据能捕捉市场规律，但有一个盲区：不识字。当一条政策新闻出来的时候，系统看到的是股价的波动，但不知道波动的原因。这就导致了两个问题——信号滞后，和误判风险。
但如果把FGPT的文本理解能力接到投资系统里，让系统能新闻、公告和研报——那它得到的信号就不只是股价在跌，而是股价在跌因为某行业的补贴政策要到期了。前者是描述，后者是理解。
他打开一个新的Python文件，开始写一个接口模块。
思路不复杂：在现有的投资策略引擎上增加一个文本信号层。每一篇新推送的财经新闻、每一个公司公告、每一份公开的行业研报，先过FGPT做摘要和信号抽取——提取出事件类型、影响标的、影响方向和置信度。然后把这个文本信号量化为一个向量，跟量价信号在同一个策略层做融合。
是技术难点。量价信号是浮点数——涨了百分之三，成交量放大了两倍。文本信号是语义向量——该行业面临政策收紧压力。两个信号不在同一个空间里，怎么做加法？
他在纸上画了半小时的架构图，最后选了一个方案：不做信号加法，做信号分层。文本信号作为一层过滤器——当文本信号的置信度超过阈值的时候，调节量价信号的权重。如果FGPT判断某条政策新闻对某个行业的负面影响很高，那么即使该行业的量价信号显示超跌反弹的机会，仓位也只开到原来的三分之一。
不是让AI替人做决策——是让AI在决策前多问一句：你看过今天的新闻了吗？
下午两点，他跑通了第一个版本。测试用的是上个月的一条真实新闻——某新能源补贴政策到期前一天的市场数据。旧版系统在补贴到期当天还在做多——因为量价信号显示超跌。新版系统在新闻发布之后立刻把仓位减了半，因为FGPT判断补贴到期对行业利润的负面影响是长期的。
回测下来，那一个交易日就少亏了八千多。
他看着对比结果，把数据截了张图。
苏婉端了杯茶进来，看到屏幕上的两张回测曲线。这是你那个投资系统？
新版。给它加了一个读新闻的模块。用FGPT。