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只睡了三个小时，林深是被手机闹钟叫醒的。睁开眼的时候，花了三秒钟才想起来自己是在沙发上睡着的，那本英文书还摊在茶几上，停留在折角的那一页，笔记本被压在书
手机上显示早上八点二十分。茶几上那碗饺子还在，一口没动。
他坐起来，脖子僵得几乎转不动，颈椎发出一串细碎的响声。
林深进卫生间冲了个凉，让自己更精神一点。到公司的时候还不到九点，电脑屏幕上是他之前的量化模型。
这个模型他前前后后改了不知道多少遍，回测曲线也跑过无数次，但核心框架一直没怎么动过。他以前的玩法很简单：把过去五年的行情数据全部倒进电脑里，让模型自己学规律，学完了再用同一批数据去验证，看看收益怎么样。如果收益好看，就再调调参数，直到曲线足够漂亮为止。
现在他知道这叫什么了。这叫偷看未来。成绩再好也是假的。模型在训练的时候已经见过后面的数据，跑出来的收益当然高，但一到实盘就原形毕露。
打开模型的核心代码。
他先改的是数据那一块。以前他是把所有数据一次性读进去，然后随便切成两块，一块用来训练，一块用来测试。这种切法最大的问题是不管时间的顺序——可能用来测试的数据里包含了训练数据之后的价格，模型提前看到了“未来”。
林深想起了昨晚在书上看到的那个比喻：做回测应该像开车一样，只能往前看，不能回头。先用最早的一段时间的数据训练模型，再用紧挨着后面的一段时间的数据去验证，然后把验证过的数据也加入训练，再验证下一段，就这样一步一步往前推。
这个道理说起来简单，写起代码来全是坑。
先是数据就不干净。他从行情软件导出来的那些CSV文件，日期格式乱七八糟的。他花了大半个小时清理数据，一行一行地检查，把错的改对，把缺的补上，按时间重新排好。
弄完数据，跑起来又出问题了。这种一步一步往前推的方法，电脑得反复读取数据，跑一遍比之前慢了四五倍。他第一次运行的时候，电脑卡了十几分钟，屏幕上的进度条一动不动，他以为死机了，差点直接关机重启。后来把步长调大了一点，跑得没那么精细了，但好歹能跑完。
还有一个麻烦——结果怎么算。以前只看一个总收益，省事。现在每跑一小段就出一个数字，有的高有的低，他得把这些数字凑在一起看。他想了个笨办法：把所有小段的收益加起来取个平均数。不算多科学，但至少比那个“偷看未来”的总收益诚实。
改完这段代码的时候，已经快十一点了。林深起来活动了一下肩膀，继续往下改。
第二块要改的是止损。
他之前的止损逻辑很简单：买进去之后，如果价格跌了超过2%，就卖掉认亏。这个数字是他自己拍脑袋定的，没有任何道理。后来听了崔金源的峰会，他把2%改成了一个会变动的数字——市场波动大的时候就放宽一点，波动小的时候就收紧一点。
但昨晚书上讲的那个方法给了他一个更系统的思路：止损失不应该是一个固定的比例，而应该跟着价格的波动路径走。这个说起来有点复杂，他一时半会儿写不出书上那种完美的算法，但他用了一个简化的办法：在买入的时候，根据最近一段时间的波动幅度来定止损线。波动越大，止损线就放得越宽；波动越小，止损线就收得越紧。
这样至少能让模型自动适应市场的变化，而不是用一个拍脑袋的数字死扛。
他写这段代码的时候，绕了好几次弯子。第一次写出来的逻辑有问题，跑出来的止损线忽上忽下，完全不对。他又重新捋了一遍思路，把代码删掉重写。第二次跑通了，他把最近一个月的行情数据输进去，看了几条止损线，觉得还算合理，才继续往下走。
第三块是他最没把握的——从数据里挖有用的信号。
林深以前的模型只用了几个最基础的指标：均线交叉、成交量的变化、相对强弱指数。这几个指标都是烂大街的东西，随便哪个炒股软件上都有。他连筛选都没做，直接把它们塞进模型里，让模型自己去学。
书上说，从数据里挖信号是决定模型好坏的关键。好的信号能把真正有用的信息从乱七八糟的行情里分离出来，差的信号只会让模型学到一堆没用的噪音。
林深目前还没有本事自己从零挖出复杂的信号，但他至少可以把之前在一些报告里见过的、别人用过的指标加进去。他在网上搜了几个代码片段，挑了三个相对简单的——价格和成交量的相关性、价格的偏斜程度、连续涨跌的天数。
他把这三个新指标加进模型，跑了一遍回测，发现收益没什么变化。
这说明这几个指标可能是没用的，或者他加的方式不对。他在椅子上靠了一会儿，决定换个思路——与其乱加一堆不确定的东西，不如先把原有的几个指标搞清楚哪些有用哪些没用。