最后一位发言嘉宾，明泽资本投资总监，崔金源。

林深正低头翻会议资料，听到“明泽资本”四个字抬起头来。

他记得这个名字，去年在万国数据的投资者交流会上，好像遇到过这个机构。

但这个念头只是一闪而过，他的注意力很快被台上的内容拉走了。

崔金源站在台上，四十出头面容清瘦，ppt上的标题简洁到只有一行字：《机器学习与多因子模型的融合：从线性到非线性》。

“传统做量化的人，有一个很固执的毛病。”他开口第一句话就让台下安静了下来。

“我们总以为，自己手工调出来的参数是最优的。

花了几天甚至几周跑回测，找出一组数字，比如均线用5日和20日，止损设在2%，成交量阈值是1.

5倍——然后告诉自己，这个参数组合是历史数据验证过的最优解。”

林深听到这几个数字，手指在膝盖上停了一下。

这正是他模型里的参数。

一模一样。

“但问题在于，历史是会变的。”

崔金源的语气不紧不慢，像是在说一个被很多人忽略的常识。

“去年最好用的参数，今年可能让你亏到怀疑人生。

因为市场的节奏变了。

去年是趋势市，单边下跌，你设5日和20日均线，设2%止损，好用。

今年变成震荡市了，价格反复在均线附近穿插，你的模型还在用去年的参数，结果就是今天开多明天开空，来回被割。”

台下有人笑了一声，随即收住了。

林深没有笑。

他想起自己之前那个震荡模型，在趋势市场里“捡了芝麻丢了西瓜”，被王鸣一句话点醒。

现在他换成了趋势模型，但如果市场节奏再变呢？

他的参数还是死的。

崔金源说的每一个字，都像是在点他。

“所以我们做了一件事——让模型学会自己调参数。”

崔金源翻到一张对比图。

两条净值曲线，一条是固定参数跑的，收益22%，最大回撤15%。

另一条是动态参数跑的，收益34%，最大回撤14%。

同样的因子、同样的数据，只是把调参的方式从“手工固定”改成了“模型自己调”，收益提升了十二个百分点。

林深盯着那张图，手指在膝盖上攥紧了。

十二个百分点。

他的最新模型回测收益是31.

7%，比崔金源他们的固定参数的收益高多了。

如果再加上十二个点，他在心里快速跑了一遍，数字跳出来的时候心跳也跟着快了一拍。

但他很快压住了。

回测是回测，实盘是实盘，这个道理他比谁都清楚。

可即便如此，十二个点差距也让他不禁坐直了身子认真听。

“核心思路不复杂。”崔金源顿了顿，像是在想怎么把话说得更直白。

“市场有两种状态——趋势强的时候和趋势弱的时候。

趋势强的时候，60日均线是很好的判断标准，价格在线上就做多，在线下就做空，简单好用。”
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