第158章 金融机器学习（1 / 2）
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下午，林深把量化模型的参数又改了一版，回测跑出来的曲线确实比之前更平滑了，但他心里清楚，这只是第一步。崔金源在台上讲的那个“活系统”，他现在只动了均线周期这几个参数，止损和成交量阈值虽然也跟着调了，但逻辑是照着葫芦画瓢——知道怎么做，不太知道为什么这么做。
说到底是知识储备不够。
他在大学学的金融管理，课程里也有数学和统计，但量化这个东西，林深没有系统学过。
现在模型跑起来以后，他越来越觉得，如果想把量化这条路走下去，光靠从王鸣和崔金源那里蹭来的几个知识点是不够的。
研究部没什么事，大盘在低位趴着，持仓的几只票也没有大的变化。林深便拿起背包走出了公司。
林深开了二十多分钟的车，来到了滨海书城。
整个三楼都是经济与金融类的书架，工作日人不多，几个穿校服的学生坐在地上翻考研资料，一个老先生戴着老花镜站在投资理财那一排前看得入神。
他径直往金融理论与实务那个方向走。
书架上的书按类别排得很整齐，国内出版的金融教材占了大部分，封面上印着各种“投资圣经”和“从零开始学炒股”的字样，他扫了一眼就移开了目光。
再往里走，有几排原版引进的金融专着，书脊上的英文标题在灯光下泛着冷色的光泽。
林深的目光在一排深蓝色书脊上停住了。银色书名印着——《AdvancesFancialMaeLearng》，翻译过来就是：金融机器学习的前沿进展。今年刚上架的新书，全英文，好在他理科出身，读起来不算太吃力。
他之前只看过中文的零散文章，但这是第一次看到一本完整的英文专着。他把书抽出来，封面设计很简洁，副标题是一行小字：利用数据科学打败市场。
林深靠在书架上，翻到目录页。
他快速翻了一遍目录。数据分析、建模、回测、特征挖掘，高性能计算——前四块看着都跟他的模型有关系。建模那章专门讲怎么避免“数据泄露”，回测里列了好几个陷阱，叫什么前视偏差、存活偏差。这些他之前都没听说过，但直觉告诉他很重要。
合上书，封底印着价格：599元。他没犹豫，直接拿到收银台结了账。
回到公寓的时候已经快傍晚了。小虎还没回来，客厅里安安静静的，林深换了拖鞋，把纸袋放在茶几上，去厨房倒了杯水。
他本来打算先随便翻两页，等吃完饭再细看，但翻开第一章之后，他就没有再停下来。
前面几页讲的是金融数据的基础概念。林深读得不算快，每一段都要停下来想一想，有时候翻回前一段重新看一遍。笔记本摊在旁边，他时不时记几行——不是抄书，是用自己的话把意思浓缩成一句话。
读到第二章中间的时候，他遇到一张时间序列的示意图，盯着看了五分钟才翻页。
他渐渐发现这本书跟他以前看过的那些金融教材不一样。那些书喜欢告诉你“怎么做”，给你公式、给你代码、让你照着跑一遍就能出结果。但这本书一直在问“为什么”——为什么要用这个方法、不用那个方法，为什么看起来漂亮的回测曲线其实是假的，为什么大家都这么做的某个步骤其实是错的。
这种感觉很奇怪。像是一直在走一条路，突然有人告诉你路不是这么走的，而且那个人说得很有道理。
越往后读，他脑子里的东西就越乱。那些他之前觉得理所当然的操作，一次性跑完所有数据、用固定的比例止损、随便挑几个因子就往模型里塞，在这本书的论述里，一个一个地被拆成了反面教材。
他刚开始的时候还觉得“这说的不是我吧”，读到第四章的时候已经不想否认了，说的就是他。
林深靠在沙发上，盯着天花板发了几秒钟呆，然后低下头继续翻。
笔记本上的字迹从工整变得潦草，有些地方因为写得急，笔画都飞起来了。他不再试图把每一条都写清楚，而是先记下关键词，打算等读完了再回过头来整理。
时间不知不觉过去了。窗外的天色从暖橙变成灰蓝，又从灰蓝沉成墨黑。
晚上大约十点的时候，门口传来钥匙转动的声音。陈小虎推门进来。他今天在店里盯了一天，高峰期后厨出了点小状况——炸炉的火候没控好，有两份鸡排炸老了，客人倒是没说什么，但他自己不满意，蹲在后厨跟师傅研究了大半个小时。
小虎换了拖鞋走进客厅，看见林深还窝在沙发上，面前摊着一本厚厚的英文书，茶几上铺满了笔记本和散页。他愣了一下，“深哥，你不会还没吃饭吧。”
林深含糊地应了一声，目光没有离开书页，手里的笔在笔记本上又记了几行。
小虎摇了摇头走进厨房。厨房里还剩半锅排骨汤，他倒进锅里，开了大火，从冰箱翻出一袋速冻水饺。不一会儿汤烧开了，他把水饺下进去，等饺子浮起来的时候盛了一大碗，端到茶几上。
“深哥，先吃，吃完再看。”小虎把碗和筷子推到他手边。
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