稀客。林宇可是很少来我们这儿的。”
“他来了，是来向你请教的。”陈默说，“林宇，你把刚才的问题再说一遍。”
林宇把刚才的困惑复述了一遍。林枫听完，没有立刻回答，而是敲了几下键盘，调出一份文档。
“你看，这是我们正在开发的一个新模块，叫‘文本分析因子’。”
屏幕上是一篇券商研报的截图，旁边是一串代码的输出结果。林枫指着屏幕上的数字。
“这个模块，可以自动分析研报、新闻、公告里的文本内容，提取出‘管理层信心’、‘竞争格局变化’、‘行业景气度’等指标。比如，如果一家公司的管理层在年报里反复提到‘挑战’、‘困难’、‘不确定性’，这个信号就是负面的。如果反复提到‘增长’、‘扩张’、‘机会’，就是正面的。”
他看了一眼林宇。
“你的深度研究，也可以走这个路子。你调研一家公司，回来写报告。你的报告里，会对管理层的风格、公司的文化、技术的领先性做出判断。这些判断，虽然不能直接变成数字，但可以通过文本分析，变成可量化的指标。而且，如果你能把这些判断结构化——比如给管理层的‘诚信度’打分、给技术的‘领先性’打分——那就更好了。我们可以把这些打分作为‘另类因子’，加入到系统里。”
林宇的眼睛亮了起来。
“也就是说，我的判断，可以变成系统的输入？”
“对。而且不仅仅是输入。如果你的判断被证明是有效的——比如，你给高分的公司，后续表现确实好——那你的这个‘打分模型’就可以被固化下来，变成一个持续运行的因子。这就叫‘将人类智慧转化为算法’。”
林宇沉默了几秒，然后问：“那……如果我的判断错了呢？”
林枫笑了：“判断错了，很正常。量化模型也会错。关键是，我们要能知道你是怎么错的。如果你的判断逻辑是清晰的，我们可以回溯，找出哪里出了问题—
本章未完，请点击"下一页"继续阅读！ 第5页 / 共10页