几乎同时，他意识到自己犯了一个根本性错误——过去几个月都在优化数据采集效率，却忽略了最核心的问题：金融市场从来不只是数字游戏，它是政策驱动下的动态博弈。
他深吸一口气，当着所有人的面关闭演示模式，直接打开了开发环境。
“我现场修改模型。”他说。
鼠标点击进入风险因子配置文件。原有的七个变量中，波动率、市盈率、换手率等依旧存在。他在末尾新增两行代码：
`policy_index_fiscal = 0.68`
`policy_index_monetary = 0.74`
下面附上注释：根据一九九八年前三个月公开政策文本量化得出，包含降准幅度、财政拨款方向、国债发行节奏三项加权。
接着，在风险计算公式中引入联动系数：
`risk_score = base_risk * (1 + 0.3 * policy_index_fiscal + 0.25 * policy_index_monetary)`
这只是一个初步框架，无法做到完全自动化更新，但足以体现政策影响的传导路径。
他重新加载测试数据集，运行最新一轮回测。
进度条缓慢推进。会议室里没人说话。空调出风口发出细微的气流声。
结果弹出时，拟合度从原来的百分之七十八跳升至百分之八十五。
专家们低头查看打印出来的对比图表。原模型误差集中在二月中旬以后，正是政策密集出台阶段；而新版本明显贴合了市场真实波动轨迹。
专家B皱眉看了许久，终于开口：“财政指数是怎么量化的？”
“我们人工整理了发改委、央行、财政部在一月到三月发布的二十一条政策文件，按刺激强度分级打分，再结合资金落地周期赋予权重。”
“那杠杆呢？”
“目前无法获取个体账户融资数据，但我们可以通过交易所公布的保证金总额变化趋势，构建代理变量。我已经在计划下一步接入路径。”
专家B没再追问。他转头看向组长。
组长沉默几秒，点头：“条件通过。但最终验收前，准确率必须达到百分之九十，而且要证明系统能持续更新外部变量。”
散会铃声响起。人们陆续起身离开。陈帆没有动，他还在操作界面中导出修改后的参数
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