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。
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