第133章 投资系统升级（2/2）

他想起一个月前，自己还是那车流中的一员，每天赶着地铁去跨境电商公司上班，担心着35岁的职场天花板。而现在，他站在这里，等待着一个可能改变职业生涯的offer，同时亲手搭建着一个可能改变财务命运的系统。

“代码可以骗人，但逻辑不会。”林晨低声重复着自己的口头禅，“人更不能。”

十点整，手机震动。是苏婉发来的消息：“乐乐安全送到幼儿园了。你那边有消息吗？”

“还没有，说中午前。”林晨回复，“我在优化系统，进展不错。”

“那就好。中午想吃什么？我回来时顺便买。”

“简单点就行。你下午还有课吧？”

“嗯，两节作文课。孩子们要写《我的梦想》，挺期待的。”

林晨看着这句话，嘴角不自觉地上扬。苏婉总是这样，在那些看似平凡的教学日常里，找到属于自己的光亮。而他现在要做的，就是守护这份光亮。

他回到电脑前，训练已完成第一轮迭代。初步结果显示，在测试集上，强化学习模型管理的仓位调整策略，比原有固定规则策略的年化收益率提高了1.8个百分点，夏普比率从1.52提升到1.67。

“有戏。”林晨眼睛一亮。

但他没有急于部署到实盘。量化交易最忌讳的就是过度拟合——在历史数据上表现优异，不代表在未来市场也有效。

林晨启动了交叉验证：将数据分成五份，用四份训练，一份测试，轮流五次。同时加入了随机市场噪声和滑点模拟，让模型在更接近真实交易的环境下学习。

时间来到十一点。距离T厂承诺的最后期限，还有一个小时。

林晨强迫自己不去看时钟，专注于手头的工作。他调整了神经网络的层数和节点数，加入了Dropout层防止过拟合，还尝试了不同的优化器——Ada、RMSprop、SGD。

十一点半，第五轮交叉验证的结果出炉。

平均年化收益提升：2.1%。夏普比率提升：从1.52到1.71。最大回撤改善：从-8.3%降低到-7.1%。

更重要的是，模型在不同市场行情下表现出良好的适应性：在趋势明显的单边市中会快速加仓，在震荡市中会降低仓位并高抛低吸，在行情反转时会及时止损。

“可以实盘试运行了。”林晨做了决定。

他没有全仓切换，而是采用渐进式部署：将新模型作为“建议模块”，与原系统的固定规则并行运行。新模型给出仓位调整建议，如果与原规则偏差不超过10%，则采纳；如果偏差过大，则触发人工审核——目前由林晨自己审核。

部署代码，重启系统。十一点五分。

林晨看着监控面板，新模型开始接收实时市场数据，并输出了第一个仓位建议：在黄金期货上，建议将仓位从当前的12%提升到18%。

原系统的规则建议是15%。

偏差3个百分点，在阈值内。系统自动采纳了新模型的建议。

几乎在同一时刻，黄金价格突破了一个小时级别的阻力位，开始放量上涨。

林晨屏住呼吸，盯着分时图。接下来的十五分钟里，金价上涨了0.8%。按照18%的仓位计算，这波行情带来的浮盈已经超过了原策略的预期。

“漂亮。”他忍不住赞叹。

这不是运气，而是模型从历史数据中学到的规律：当黄金价格在特定技术形态下突破关键位置，且成交量配合放大时，后续延续趋势的概率高达73%。