小林揉着眼睛,看着新加入的因子参数:“需要抓取台积电法说会的英文transcripts,用BERT模型提取资本开支、先进制程产能规划等关键信息。”他的声音里带着新的兴奋,“这将打通台股与A股的联动分析链路,外资可能通过台积电动向调整大陆科技股仓位。”
陈默保存模型时,系统提示模型文件大小突破10GB,硬盘读写声如深海巨兽的低频鸣叫。窗外,陆家嘴的夜空中,花旗银行大厦的LED屏正在滚动“全球资本重新定价”的标语,与实验室的代码蓝光形成跨空间的对话。
电梯下降的过程中,陈默望着镜中的自己,领带松散地挂在脖子上,衬衫袖口露出1998年产的浪琴机械表,指针停在2:17——这是他第一次独立操盘盈利的时间。他摸了摸口袋里的U盘,里面存储着最新的“事件驱动LSTM模型”,文件创建时间显示为01:43,带着深夜代码的余温。
滨江步道的秋风带来黄浦江的湿气,陈默望着对岸的外资银行大楼,想象着台积电法说会现场:外资机构的分析师们正用自然语言处理模型解析CEO的每一句话,实时调整全球投资组合。他知道,下一场战役的核心,将是如何用跨市场因子捕捉外资流动的提前量,而他的模型,正在从单一市场的“天气预报”进化为全球资本网络的“地震监测仪”。
实验室的灯光依然亮着,小林的身影在窗帘后晃动,继续调试台积电流向因子的关联算法。陈默掏出手机,给周远山发去消息:“机器学习不是驯化市场,而是驯化我们对市场的认知维度。”发送键按下的瞬间,远处证券交易所大楼顶部的清洁机器人缓缓移动,其搭载的LED灯划出一道短暂的光痕,如同资本市场中无数未被解析的数据脉冲,等待着成为下一个关键因子。
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