预影响因子”。
“这个因子比停牌风险复杂得多。因为政策干预的形式多种多样——国家队买入、限空令、熔断、降息降准……每一种政策对市场的影响机制都不同。”
他调出一张表格，上面列出了十几种政策工具及其影响参数。
“我们的方法是：用事件研究法，分析历史上每次政策干预后市场的反应。比如，国家队买入权重股，会导致权重股上涨、中小盘下跌，造成‘二八分化’。限空令会导致期货贴水扩大、对冲成本上升。熔断会导致磁吸效应、流动性枯竭。”
屏幕上出现了一个决策树。
“政策干预影响因子 = 政策强度 × 市场脆弱性 × 政策预期差。政策强度取决于干预的规模、力度和持续性。市场脆弱性取决于估值、杠杆、流动性。政策预期差取决于市场对政策的预期与实际政策的差距。这三个维度的乘积，就是政策干预对市场的影响程度。”
陈默盯着那个决策树。“这个因子，在2015年7月8日会给出什么信号？”
林枫调出一张历史回测图。“2015年7月8日，限空令出台。政策强度0.8，市场脆弱性0.9，政策预期差0.7。政策干预影响因子 = 0.8 × 0.9 × 0.7 = 0.504，也就是50.4%。系统会发出红色预警，建议将期货对冲比例提高至上限，并启动替代对冲方案。”
“当时我们确实做了这些。但如果没有林枫的人工判断，系统不会自动触发。”
“对。现在，系统可以自动触发了。”
陈默点头。“第三个。”
林枫调出第三张图——“极端流动性因子”。
“这个因子的核心逻辑是：在极端市场环境下，流动性会枯竭，导致交易成本急剧上升，甚至无法交易。我们用三个指标来度量流动性——买卖价差、市场深度、成交量萎缩率。”
屏幕上出现了三个子图。
“买卖价差
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