第393章 《宏观因子的救赎：美债收益率的诅咒》(2/3)
5，导致策略在震荡市中频繁止损。”他的目光落在白板上的经济周期时钟，指针指向“衰退期”区域，“当前处于加息周期，市场情绪偏向风险厌恶，-2标准差阈值更符合实时风控需求。”
深夜23点07分，美联储主席的讲话通过电视直播传来，陈默的目光紧盯着彭博终端的实时数据。当“加息25基点”的话音落下，十年期美债收益率瞬间跳升至37，股债性价比指标如断线风筝般跌破-2标准差，交易系统的红色警报在屏幕边缘闪烁。
“执行减仓指令，”陈默向交易员下达命令，声音冷静而果断，“将组合仓位从85降至50，优先减持市盈率高于行业中位数的成长股。”
操盘室里，交易员的手指在键盘上快速舞动，订单流以毫秒级速度涌向下单系统。陈默盯着实时仓位变化曲线，当仓位降至50时，沪深300指数开始陡峭下探，十分钟内跌幅达23，卖盘如潮水般涌出。
王瑾调出实时风控报告，绿色的减仓收益数据跳动：“截至收盘，本次操作减少损失约42亿元，”她的语气里带着难得的赞许，“宏观因子的防御效果超出预期。”
陈默转身望向墙上的经济周期时钟，时针在“衰退期”区域轻微晃动，仿佛在提醒着宏观周期的不可抗拒。“美债收益率帮我们规避了系统性风险，”他的声音里带着一丝疲惫，“但无法预测新能源行业的产能过剩，或是消费股的需求突变。”
林语晨整理着桌上的文件，一张卫星图片露出一角，停车场的密集车辆清晰可见：“或许该试试另类数据，”她指着图片，“某对冲基金用卫星监测的商场停车量，提前两周预测了消费股的营收增长，因子ic值达025。”
“但卫星数据的噪音太大，”陈默接过图片，仔细查看像素细节，“雨天、节假日会导致停车量骤降，而促销活动又可能虚增数据，如何区分信号与噪音？”
“可以结合自然语言处理技术，”林语晨眼中闪烁着兴奋，“抓取天气api、商场促销公告，用bert模型构建多模态特征，过滤干扰因素。”
陈默点头，在操盘日志中写道：“宏观因子是指南针，不是地图。”钢笔尖在“地图”二字上停顿，墨迹在纸页上晕开小团阴影。他保存日志时，
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