态评估：不仅看“准确率”，更看“误报率”“漏报率”“响应速度”，用“动态指标”衡量系统进化能力（参考第224章指标构建的“可量化”原则）。
“回测是‘系统的镜子’，”周严的铜算盘敲了敲活页本，“照见的不仅是现在的实力，更是未来的短板。”
二、分工协作：情绪-逻辑-规则的“历史复盘”
1. 陈默的“情绪模型回测”：用“情绪沙盘”重走“人性轨迹”
（1）历史案例的“情绪传导链复刻”
陈默的“情绪沙盘”上，第226章的“预警传导链”被替换为“历史真实轨迹”。他以“2023年新能源泡沫”为例，用狼毫笔在宣纸上重绘当年的情绪脉络：
• 起点（2023年3月）：政策利好（“双碳目标加码”）触发“政策情绪指数P1=12分”（提前7天预警），散户因“FOMO情绪”涌入（贪婪指数G1=78）；
• 发酵（2023年6月）：机构借机抛售（融券余额突增30%），但“股吧狂欢帖”掩盖真相（恐惧指数F1=65，含40%水军）；
• 终点（2023年9月）：泡沫破裂（新能源指数暴跌40%），传统情绪模型因“依赖股吧留言量”误判“黄金坑”（准确率仅32%）。
“狼眼的情绪模型当时如何表现？”陆孤影问。陈默调出系统回测日志：“模型用‘沉默数据’（融券余额、大宗溢价）识别‘机构抛售’，用‘人性灰度’校准‘水军占比40%’，将恐惧指数从65下调至52（真实绝望），触发‘黄色预警’（置信度75分），提前3天提示减仓——避免了70%的回撤。”
（2）人性灰度的“历史校准”
陈默在“情绪沙盘”新增“历史灰度案例库”，收录过往“直觉与模型冲突”的场景：
• 案例1（2018年熊市）：某散户发“跳楼预告”配美食图（假绝望），模型按“行为一致性法”（持仓未
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