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那就不是框架的问题，而是更底层的东西。
他往后靠了靠，眼睛看着投影幕布上那张已经停住的收益曲线图。5.5%的年化，像一道不温不火的线，怎么走都起不来。不差，但也不够。比他当年跑期货那会儿差得远，可期货那时候什么环境，现在什么环境，不能硬比。
过了好一会儿，林深才开口。
“架构、流程、风控，都没什么问题。”他说，“问题有可能出在底层数据运用和因子监测上。”
几个人同时抬起头，目光齐刷刷落在他身上，等着他往下说。
“量化模型不是数据堆砌的工具，不是说你把海量数据灌进去，模型就能自己长出本事来，自动挖出有效因子。你们应该没有提前用金融逻辑搭个框架约束它，无边界的数据输入，会让模型学到大量无效的随机的市场噪音。”
高博文低头看着自己面前的笔记本，眉头慢慢皱起来，他一直以为数据越多越好，特征越全越好，从来没想过“多”本身也可能是一种负担。
“所以呢，要给它减负。”林深说，“在成熟的金融交易逻辑框架内，给它划好范围。你知道哪些东西大概率有用，就在那个范围里让它深挖。”
会议室里静了两秒，覃思琪笔尖在纸上点了点，像在消化这段话。
“还有一点。”林深继续说，“因子IC的监测。”
他指了指墙上贴着的IC统计表，目光看向高博文和李曼两个因子研究员。
“你们的因子IC均值维持在0.03到0.05，单看全周期数据，稳定性还算可以。但问题就在这，你看的是全周期的平均数。但A股这个市场，风格切换特别快。去年好用的那些超跌因子、量价因子、情绪因子，今年就未必灵了。你们只统计了一个长期平均值，没有按月、按周去盯。很多因子的实时IC，可能已经掉到0.02甚至0.01了，早就没什么选股能力了。继续留在模型里，只会天天给你们贡献噪声，把整个组合的胜率都拖下来。”
李曼小声说了句：“难怪有几组因子，在回测里都好好的，一上实盘就拉胯。”
“因为你们看到的是平均值。”林深说，“平均好看，不代表现在管用。就像一个人去年很能打，今年身体垮了，你让他去比赛，那不是自找的输。”
几个年轻人同时露出了然的表情，这个比喻太直白了，直白到一下子就把“平均IC”的坑讲透了。
覃思琪在笔记本上写了几行字，合上笔帽。她没说话，但脸上的神情比刚才松了一些。长久以来的困惑，像是一层薄纸，终于被捅破了。
林深又提了一个建议：“你们可以再搭一个内部的仿真模拟盘。”
“仿真模拟盘？”郑启铭问。
“嗯。”林深说，“这套系统的核心作用，不是测试小资金能赚多少，而是模拟上亿级别大资金的交易表现。提前算清楚你们的策略到底能装多少钱，冲击成本会有多大，滑点损耗怎么控制。”
他停了一下，看着几个人有点懵的表情，又解释道：“你们现在实盘跑一百万，进出跟玩儿一样，根本感受不到冲击成本。等资金上到几千万、几个亿，很多单子就不是你想下就能下的了。所以得提前做压力测试，搞清楚自己的策略容量上限在哪里。”
覃思琪听明白了，但眉头反而皱了起来：“学长，搭模拟盘的工程量很大，时间也会拖得比较长。我们现在的能力，改一改现有模型还行，要独立完成这么大的工程还有难度。”
这是大实话，七个人又要管数据，又要跑模型，还要盯实盘，再分人去做仿真盘，根本不现实。她也想一口吃成胖子，但条件摆在这里，七个人就是七个人，一人拆成两半用也不够。
林深早就想过这个问题。
“我再给你们一千万。”他说，“你们可以把团队扩一下，环境也找个好一点的。”
这句话一出来，整个会议室像是被重新点亮了。