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第276章 离散数学的救赎（第1页）

《离散数学的救赎》

6月29日凌晨两点十七分，操盘室的日光灯管发出细微的电流嗡鸣，陈默的脸被代码编辑器的冷光映成青灰色。

他已经连续14小时未合眼，指腹因长时间敲击键盘而泛红，食指悬在Enter键上方，停顿三秒后轻轻按下。

屏幕上，公式止损位=入场价-2.5*（14日AtR）的字体微微跳动，与草稿纸上红笔圈住的“2.5倍标准差临界值”

形成镜像。

“AtR模型在震荡市有效，但在趋势市可能提前止盈。”

周远山的语音从骨传导耳机传来，带着秦岭以北的冷峻。

陈默盯着屏幕同步弹出的2018年标普500波动率指数图表，绿色曲线在2018年10月突然陡峭上扬，“当年10月波动率突破20%，AtR模型的止损频率从日均1.2次飙升至4次，胜率从65%骤降至48%。”

陈默敲击键盘运行2022年A股震荡市回测，数据窗口弹出：无效止损减少35%，胜率提升11%，但盈亏比下降8%。

这个结果让他想起量化圈的谚语：“胜率和盈亏比是天敌。”

“傅里叶变换能分解波动频率。”

老张的弹窗切入频谱分析图，不同颜色的波形代表不同周期的市场波动，“14日AtR对应的频率区间恰好覆盖0.07-0.14hz，过滤掉30分钟以下周期的高频噪音，保留日线级别的中期趋势。”

陈默盯着波形图中被衰减的蓝色高频波段，想起暗池交易中秒级拆单的诱空陷阱，若模型能有效过滤这类噪音，或许能规避部分风险。

但他随即意识到，暗池交易的拆单频率可能已进化到更低周期，传统傅里叶变换未必能捕捉。

“数学能完全描述市场吗？”

陈默对着麦克风喃喃自语，手指在键盘上敲击出“2015年股灾”

关键词。

周远山发送来中证500波动率数据，2015年6月15日至7月8日，波动率指数从15%飙升至90%，红色曲线如火山喷发般陡峭。

“当时所有量化模型集体失效，”

周远山的声音里带着罕见的沉重，“包括最复杂的机器学习模型，因为市场陷入流动性黑洞。”

陈默的胃部抽搐，抽屉里2015年的爆仓记录仿佛隔着木板发烫，那是他第一次见识到数学模型的脆弱性。

午后一点，厚重的云层将阳光切割成碎片，操盘室笼罩在灰蓝色的昏暗里。

陈默在模拟盘输入科创板股票（代码688xxx）代码，右侧暗池流入量曲线如心电图般起伏，过去一周该数据均值达8000手分钟，是行业均值的3倍。

当股价跌破105元的AtR止损位时，程序自动以102.3元平仓，他盯着分时图，看着股价在15分钟后跌破95元，最低触及92元。

“规避了8%的跌幅。”

老张的弹窗显示模拟账户收益曲线拐头向上，但陈默注意到，平仓后暗池流入量骤减，这可能意味着主力已完成诱空。

“但在2015年股灾，”

周远山发送来某量化基金净值曲线，绿色折线在连续跌停中垂直坠落，“AtR模型在每个跌停板触发止损，导致‘多杀多’，净值两个月腰斩。”