他顿了顿，鼠标移向科技行业适配模块：“而对于科技公司，模型单独设计了‘技术-市场双轮驱动’评估体系，用核心技术专利数量、专利转化率、用户月均增长曲线这三项指标，替代了从业年限要求。附录三有具体案例：去年我们投资的星途科技，创始人林舟才三十岁，但团队手握十二项发明专利，其中三项已实现产业化，用户半年内从十万增长到两百万，模型最终给出A类投资评级。根据实战结果，这笔投资的回报率超过了120%。”
李建业翻到附录三，对照着案例数据和模型评分细则看了两分钟，指尖在纸上轻轻敲了敲，没再追问——答案挑不出半点毛病。
就在这时，罗大瑞的声音再次响起，像一把冰冷的手术刀精准切入：“翻到第七十九页，你的风险应对方案里提了‘止损线动态调整机制’，我看了计算公式，里面只纳入了标的自身的财务杠杆系数和行业波动率，完全没考虑宏观经济波动系数。去年震油州爆发系统性金融风险，整个能源板块连带制造业崩盘，要是用你的模型，怎么应对这种系统性风险？总不能靠运气吧？”
这话直指核心。系统性风险是所有量化模型的噩梦，多少资深分析师都栽在“宏观黑天鹅”手里。王伯庸原本正低头翻论文，此刻也抬了抬眼，金边眼镜后的目光透着审视。
牛大力迎上罗大瑞的视线，那双冰冷的眸子里，竟藏着一丝不易察觉的期待——期待他语塞，期待他露出“本科生果然考虑不周”的破绽。
他反而稳了稳心神，将笔记本电脑转向评审席：“罗教授，模型内置了实时宏观数据接口，对接的是帝国经济协调部数据司、金融管理部市场司的官方数据库，每小时自动更新一次。我们设定了两个触发阈值：当CPI同比涨幅超过3%，或基准利率调整幅度大于0.5个百分点时，系统会自动启动宏观系数校准。”
屏幕上跳出震油州风险爆发前的后台数据记录，红色的预警线格外醒目：“去年震油州事件爆发前一周，CPI涨幅达到3.2%，帝国金融管理部同步下调基准利率0.75个百分点，模型立刻触发校准，将高杠杆制造业标的的止损线从15%下调至8%，同时自动减持能源关联度超过60%的持仓。一周后风险爆发时，我们的组合回撤仅4.3%，远低于行业平均的18.7%。”
数据流滚动得清晰明了，张美玲凑近看了两眼，轻声跟王伯庸交流：“数据时序很完整，校准逻辑也通顺，不像编的。”王伯庸微微颔首，没说话，但眼神里的审视淡了些。
罗大瑞的脸色没变化，金笔在笔记本上划出一道粗重的黑线，刺耳的摩擦声在安静的会议室里格外清晰：“理论听起来很完美，但我得提醒你，本科生做实战模型，最容易陷入‘幸存者偏差’——你只挑了赚钱的案例，没算过那些被你筛掉的标的里，有多少后来涨成了黑马吧？你怎么证明这些收益是模型的功劳，不是你运气好，刚好踩中了几个风口？”
这话像一块巨石砸进静水，瞬间激起千层浪。会议室里彻底安静下来，连周教授都停下了笔——这正是学术圈对“实战派”最常见的嘲讽：没有理论支撑的成功，都是运气。罗大瑞显然等着看他窘迫，嘴角甚至勾起了一抹若有若无的笑意。
牛大力知道，这是场硬仗，躲不过去。他从资料袋里取出一份厚实的打印文件，起身逐一分发给五位评审：“这是风氏投资过去三年的投资组合对比表，左边是公司原有策略，右边是我的模型策略。我们做了严格的对照实验：相同的初始资金规模，都是五千万；相同的行业配比，科技、制造、消费各占三分之一；相同的持仓周期，每笔投资持有六个月以上。”
他指向表格里的两条曲线：“红线是原有策略，年化收益率18.3%，最大回撤22.5%；蓝线是我的模型策略，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个百分点，最大回撤低14.1个百分点。如果是运气，三年时间，二十八笔交易，总不能次次都运气好吧？”
王伯庸推了推眼镜，指尖在表格上沿着数据点滑动，突然开口：“数据做得很规整，但有个问题：这些参数是事前设定的，还是事后拟合的？很多所谓的‘实战模型’，都是用过去的数据反推参数，看起来漂亮，一到实时交易就失灵。”
“王教授可以现场测试。”牛大力立刻回应，从口袋里掏出一个银色U盘递过去，“这里面有三家未公开融资的初创公司完整数据，包括财务报表、专利文件、用户数据，都是上周刚拿到的一手资料，模型没见过这些数据。您可以亲自操作，让模型自动生成投资评级和操作建议，再对比您所在机构的内部评估报告——我知道您是‘智投研究院’的特邀顾问，这三家公司，研究院应该有备案。”
他的坦然让王伯庸愣了一下，随即接过U盘插进电脑。会议室里只剩下鼠标点击声和王伯庸敲击键盘的声音，每个人的目光都落在他的电脑屏幕上，连罗大瑞都往前坐了坐。
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