“林枫那边，系统对政策的反应怎么样？”他问。
小赵已经打开了和林枫的即时通讯窗口：“林总说，他在做文本分析。把新国九条和过去三年的所有重要政策文件做对比，看语义相似度和情绪倾向。初步结果是——正面情绪指数0.82，是过去三年最高的。”
“0.82？”陈默有些意外。他知道林枫的文本分析模型，0.7以上就算重大利好。
“对。而且有几个关键词的出现频率显著上升——‘发展’、‘改革’、‘开放’、‘市场化’。这说明政策的基调已经从‘规范’转向‘发展’。”
陈默站起来，走到窗边。窗外是车公庙密密麻麻的写字楼，远处是塘朗山的轮廓。2014年的春天，深圳的空气里有一种躁动的气息——不是天气的热，是某种即将到来的、更大的东西在酝酿。
“我有一个想法。”他转过身，“我们要把政策分析系统化。”
沈清如抬起头：“怎么系统化？”
“以前，我们看政策，是靠你的判断，靠研究员的阅读，靠经验。但这种方式，太依赖人。而且人的判断容易受情绪影响——看到利好就兴奋，看到利空就悲观。”
他走回会议桌，拿起笔在白板上画了一个简单的流程图：
政策发布 → 文本分析（林枫） → 行业影响评估（沈清如） → 历史回测（量化） → ACC决策
“林枫那边做量化分析，把政策文本变成可量化的指标——情绪指数、关键词频率、与历史政策的相似度。你这边做定性分析，判断政策对不同行业和公司的具体影响。然后我们结合起来，放到系统里做历史回测——在过去的类似政策环境下，哪些因子表现最好？哪些行业超额收益最显著？”
他放下笔，看着沈清如：“这样，我们就能把‘政策敏感’从一种直觉，变成一种可重复、可检验的流程。”
沈清如沉默了几秒，然后笑了：“你说得对。我一直觉
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