1
三月五日的清晨，阳光透过办公室的落地窗，在白色墙面上切出锐利的光影。林峰站在白板前，上面写满了数学公式和算法结构。他已经在这里站了二十分钟，手里的马克笔悬在半空，迟迟落不下笔。
“还是不对。”他低声说。
苏雨薇端着咖啡走过来，递给他一杯。“又在想因子权重的问题？”
“嗯。”林峰接过咖啡，眼睛没离开白板，“DeepSeek现在对政策文本的分析准确率已经到88%了，但产业数据因子和宏观数据因子的融合还是有问题。你看上周那次误判——”
他指向白板左侧的记录：
“3月1日，螺纹钢库存降幅超预期+政策利好，模型给出‘强烈做多’信号，置信度92%。但当天价格高开低走，收跌1.2%。”
苏雨薇看着记录，点头。“事后分析是资金面突然收紧，大机构在3750附近集中平仓。这个信息我们的模型没捕捉到。”
“所以我在想，”林峰转身面对她，“我们能不能让DeepSeek学会识别‘资金行为模式’？比如，当持仓量快速增加但价格滞涨时，可能预示着大户在出货。”
“理论上可行。”苏雨薇走到电脑前，“但需要标注大量历史数据——哪些时点是资金出货，哪些是正常换手。这工作量……”
“所以我有个想法。”林峰在白板上画出一个新的架构图，“我们不直接让模型判断资金行为，而是建立一个二级模型。一级模型还是原来的产业+政策分析，二级模型专门分析盘口数据：委托单分布、成交明细、大单流向……”
苏雨薇眼睛亮了。“然后让两个模型投票？”
“对。如果一级模型强烈看多，但二级模型检测到资金流出，我们就降低仓位，或者观望。”林峰越说越快，“这样既能保留我们的产业优势，又能弥补对市场微观结构的认知不足。”
“需要多少数据训练二级模型？”
“至少三个月的高频数据。”林峰估算，“而且需要人工标注关键时点——这个只能我们自己做。”
苏雨薇看着白板上复杂的架构，沉默了几秒。“林峰，我们的管理规模已经到300万了。每天盯盘、交易、复盘、见客户，时间已经排满。再做这么大规模的数据工程……”
“我知道。”林峰放下马克笔，“所以我在想，我们是不是该招人了。”
空气安静了一瞬。招人——这个话题他们已经讨论过几次，但都停留在“以后再说”。现在，它第一次被摆到了面前。
“招什么样的人？”苏雨薇问。
“数据处理工程师。”林峰显然已经想过，“负责搭建数据管道、维护数据库、协助模型训练。这样我们就能专注于策略开发。”
“薪资呢？陆家嘴的数据工程师，月薪至少两万起。”
“我们出得起。”林峰调出账户报表，“磐石账户运行两个月，净值1.152，我们已经有23万的业绩提成。加上其他资金的管理费，这个月收入能到15万以上。”
苏雨薇看着那些数字，轻轻吐出一口气。两个月前，他们还在为父亲的医疗费发愁。现在，他们已经在讨论招聘、扩团队。
“那就做。”她最终说，“不过招聘要谨慎。我们要找的不是打工的，是战友。”
“同意。”林峰拿起手机，“我让猎头开始物色。这周末面试？”
“好。”
2
上午九点半，市场开盘前。
林峰打开DeepSeek的最新版本界面。经过连续迭代，模型已经有了一个正式的名字：“雨峰智能分析系统V2.1”。名字是苏雨薇起的，简单直接。
今天模型需要处理的数据包括：
昨夜美联储主席讲话全文（英文，需要翻译和解读）
国内1-2月基建投资数据（刚刚发布）
华东地区螺纹钢现货成交情况（来自贸易商群聊汇总）
重点钢厂生产计划调整（行业网站信息）
林峰将数据分批输入。模型首先处理美联储讲话，输出摘要：“讲话偏鸽派，强调‘耐心’，暗示加息周期可能接近尾声。对大宗商品整体利多，但对黑色系直接影响有限。”
然后是基建投资数据。“1-2月基建投资同比增长8.7%，超预期。细分项中，公共设施管理业投资增长12.3%，为最高。利好螺纹钢、水泥等建材需求。”
现货成交情况：“华东地区昨日成交放量，但贸易商反馈终端接受度一般，高价资源成交困难。显示价格上涨有阻力。”
钢厂生产计划：“受环保限产影响，河北地区三家钢厂计划3月下旬检修，预计影响螺纹钢产量15万吨/月。”
全部输入后，林峰点击“综合研判”。
模型开始工作。屏幕上，不同颜色的进度条快速跳动，代表不同因子的处理进度。三十秒后，输出结果：
“综合评分：7.3/10（中性偏多）
利多因素：
基建投资超预期，需求端支撑增强
钢厂检修将减少供应
宏观环境偏暖
利空因素：
现货高价成交乏力
期货已部分兑现利好
资金面季节性紧张
操作建议：
螺纹钢2503合约，支撑位3730-3740，阻力位3770-3780。建议在3740附近轻仓做多，止损3720，目标3760。仓位不超过总资金10%。”
林峰将这个建议发给苏雨薇。“你怎么看？”
苏雨薇正在看盘口数据。“模型给出的区间很合理。但今天开盘价3752，已经在阻力区下沿了。”
“所以等回踩？”
“对。如果今天能回踩到3740-3745，我们就按计划建仓。”
九点五十五分，集合竞价开始。螺纹钢2405开盘价3750，比昨日收盘跌2个点。
“开得不高，有机会。”苏雨薇说。
十点整，正式交易开始。价格快速下探，五分钟内跌至3745。
“准备。”苏雨薇手指放在鼠标上。
价格在3745附近震荡了十分钟，成交量一般。
“再等等。”林峰盯着盘口，“看能不能到3740。”
十点二十分，一波小单砸盘，价格瞬间打到3742。
“就是现在。”苏雨薇下单，“建仓30手，价格3742。”
成交确认。300万资金的10%，正好30手螺纹钢。
建仓后，价格开始反弹。十一点，回到3750附近。
“浮盈8个点，2400元。”林峰说，“还不错。”
“但要看下午。”苏雨薇没有放松，“如果突破不了3750，可能还要震荡。”
3
中午，猎头打来电话。
“林总，我筛选了三份简历，发您邮箱了。其中有一位非常符合您的要求——复旦计算机硕士，在两家量化私募做过数据工程师，熟悉期货市场。”
林峰打开邮箱，看到第一份简历：陈启明，28岁，复旦硕士，先后在上海两家知名量化私募工作，负责数据基础设施搭建。最近一份工作离职原因是“团队策略容量瓶颈，寻求更大发展空间”。
“这个不错。”林峰对电话说，“安排明天下午面试。”
“好的。另外两位我也觉得……”
“先面试这个。”林峰说，“如果合适，其他的先不急。”
“明白。”
挂断电话，林峰把简历给苏雨薇看。
“经历很亮眼。”苏雨薇快速浏览，“但这样的人为什么愿意来我们这种小团队？”
“我猜，可能是想从头参与一个项目的成长。”林峰说，“在大私募，他可能只是螺丝钉。在我们这里，他能决定数据系统的架构。”
“有道理。”苏雨薇点头，“那面试重点考察什么？”
“三点。”林峰在白板上写，“第一，技术能力。第二，对金融数据的理解。第三，最重要的是——能否认同我们的理念。”
“理念？”
“产业量化的理念。”林峰认真地说，“如果他还是那种‘数据至上、模型万能’的纯量化思维，可能不太适合我们。”
“同意。”
下午一点半，市场重新开盘。螺纹钢价格在3748-3752之间窄幅震荡，始终无法有效突破3750。
“阻力明显。”苏雨薇说，“要减仓吗？”
“再等等。”林峰调出DeepSeek的实时分析模块，“让模型看看。”
他输入最新的盘口数据：多空持仓变化、大单流向、板块资金流动。模型输出：
“当前价格3750附近，多空博弈激烈。盘口显示：3750-3755区间有密集卖单，3745-3750区间有支撑买盘。短期方向不明，建议观望。如价格突破3755且成交量放大，可加仓；如跌破3745且放量，应减仓。”
“模型建议观望。”林峰说。
“那就观望。”
两点钟，市场传来消息：某大型地产公司债务展期谈判进展顺利。
螺纹钢价格应声上涨，突破3755，最高来到3760。
“突破了！”林峰说。
“但成交量没有明显放大。”苏雨薇警惕道，“可能是假突破。”
果然，价格在3760停留不到五分钟就开始回落。两点半，回到3752。
“果然是假突破。”林峰摇头，“市场的狼来了游戏。”
“所以我们的持仓……”
“持有。”苏雨薇决定，“逻辑没变，只是短期波动。”
三点收盘，螺纹钢收在3748。他们的30手持仓浮盈6个点，1800元。不多，但至少是盈利的。
4
第二天下午两点，陈启明准时出现在办公室。
他穿着简单的格子衬衫和牛仔裤，背一个双肩电脑包，看起来更像程序员而不是金融从业者。握手时力量适中，眼神坦率。
“陈先生请坐。”林峰示意，“喝点什么？”
“水就好，谢谢。”
简单的寒暄后，面试进入正题。
“我看你简历上写，之前在两家私募都负责数据平台搭建。”林峰问，“能具体说说吗？”
“在第一家，我从零搭建了全市场的期货数据管道。”陈启明语速平稳，但条理清晰，“包括tick级行情、主力合约换月、资金流向、持仓分析。平台支持实盘交易，延迟控制在毫秒级。”
“后来为什么离开？”
“策略容量瓶颈。”陈启明直言不讳，“那家公司做高频的，策略容量只有几千万。我做到第三年，感觉没有成长空间了。”
“第二家呢？”
“第二家规模大一些，管理二十多亿。我做的是另类数据整合——卫星图像、供应链数据、新闻情绪分析。”陈启明顿了顿，“但问题是，数据和策略是割裂的。数据团队归CTO管，策略团队归投资总监管，沟通成本很高。”
“所以你现在想找一个数据和策略结合更紧密的地方？”
“对。”陈启明点头，“我看了你们的介绍——产业视角加量化模型。这个思路很有意思。数据不再是冷冰冰的数字，而是有实体支撑的信息。”
这句话说到了林峰心坎上。他看了苏雨薇一眼，她微微点头。
“假设你加入我们，”苏雨薇开口，“第一个任务会是什么？”
陈启明显然有准备。“首先，我会梳理你们现有的数据源，建立统一的数据仓库。然后，搭建实时数据处理管道，把产业数据、政策文本、市场行情整合起来。最后，优化模型训练流程，实现自动化迭代。”
“时间估计呢？”
“第一阶段，两周。第二阶段，一个月。第三阶段，持续优化。”
“你对薪资有什么要求？”
陈启明说了一个数字，比林峰预期的略低。“我相信如果公司做好了，收入不会是大问题。我更看重长期的成长空间。”
面试进行了一个小时。结束时，林峰站起来握手：“我们内部讨论一下，最晚明天给你答复。”
“好的，谢谢。”
陈启明离开后，林峰和苏雨薇对视。
“要吗？”林峰问。
“要。”苏雨薇毫不犹豫，“技术能力过关，理念契合，薪资要求合理。没有理由拒绝。”
“那就定了。”
林峰给猎头发消息：“陈启明，我们要了。尽快安排入职。”
5
三月八日，陈启明正式入职。
他的效率让林峰和苏雨薇惊讶。第一天，他就画出了现有的数据架构图，指出了三个明显的问题：
数据存储分散，多个数据库之间同步不及时
实时数据处理依赖手动脚本，容易出错
模型训练环境与生产环境不一致，导致回测和实盘有偏差
“给我一周时间。”陈启明说，“我先把基础架构搭起来。”
“需要什么资源？”林峰问。
“一台配置高点的服务器，主要用于数据处理。其他的，开源工具就能搞定。”
“好，你列清单，我去采购。”
接下来的几天，办公室变成了一个临时的技术实验室。服务器到了，陈启明装系统、配环境、写代码。键盘敲击声从早响到晚。
林峰和苏雨薇则继续盯盘交易。螺纹钢价格在3750-3780之间震荡上行，他们的持仓稳定盈利。磐石账户净值突破1.18，两个月收益率18%。
三月十二日，陈启明宣布第一阶段完成。
“来看看。”他打开新搭建的数据平台界面。
屏幕上是一个dashboard，左侧是实时行情，右侧是产业数据更新，中间是模型信号。所有数据源整合在一个界面里，清晰直观。
“我实现了自动化的数据抓取和清洗。”陈启明演示，“比如产业数据，现在会自动从行业协会网站抓取，清洗后存入数据库。政策文本会自动从政府网站抓取，通过DeepSeek预处理后生成摘要。”
“效率提升多少？”苏雨薇问。
“之前你们手动处理这些数据，每天至少要两小时。现在全自动，只需要最后检查一下。”
林峰看着屏幕上流畅跳动的数据，心里一阵激动。这就是专业的力量。
“第二阶段是什么？”他问。
“实时资金流分析。”陈启明调出另一个界面，“我接入了Level-2行情数据，可以实时分析大单流向、委托单分布、主力行为。这部分数据可以喂给DeepSeek，训练那个二级模型。”
“需要多久？”
“两周。但需要你们帮忙标注训练数据。”
“没问题。”林峰和苏雨薇同时说。
6
三月十五日，周五下午。
螺纹钢价格突然异动。两点十分，价格从3760跳水到3740，二十分钟跌了20个点。
“什么情况？”林峰盯着屏幕。
“没有明显消息。”苏雨薇快速浏览新闻，“现货市场也正常。”
“资金面呢？”
陈启明调出刚搭建好的资金流分析系统。“检测到异常：从两点开始，3760附近连续出现大额卖单，单笔都在500手以上。但奇怪的是，这些卖单不是同一家机构——来自多个不同的席位。”
“协同出货？”苏雨薇皱眉。
“有可能。”陈启明继续分析，“但更可能是程序化交易触发了连锁反应。你看，当价格跌破3750时，止损单大量涌出，加剧了下跌。”
林峰快速计算他们的持仓：30手螺纹钢，成本3742，现价3740，浮亏2个点，600元。不多，但趋势不好。
“要止损吗？”他问。
“等等。”苏雨薇让陈启明把数据输入DeepSeek，“让模型看看。”
陈启明将实时资金流数据、持仓变化、板块联动全部输入。模型需要三十秒处理时间。
这三十秒格外漫长。屏幕上，价格继续下跌，最低到3735。
“浮亏扩大到2100元了。”林峰说。
“出来了。”陈启明指着屏幕。
模型输出：
“下跌原因分析：
程序化交易触发连锁止损（概率65%）
短期获利盘了结（概率25%）
隐性利空消息（概率10%，待验证）
关键观察：
下跌过程成交量放大，但尾盘有资金抄底
黑色系其他品种（热卷、铁矿）跌幅相对较小
现货市场报价稳定，基差走强
综合判断：技术性调整，非趋势反转。建议持有现有仓位，如价格跌至3720-3730区间，可考虑加仓。”
“模型建议持有，甚至加仓。”苏雨薇看着林峰，“你怎么想？”
林峰深呼吸。他相信模型的逻辑，但看着账户里的红色数字，本能地想止损。
“我相信模型。”他最终说。
“好。”苏雨薇点头，“那就持有。”
尾盘，价格开始反弹。两点五十分，回到3745。收盘时，收在3748。
他们的持仓浮盈恢复到6个点，1800元。从最大浮亏2100元到最终盈利1800元，又是一个深V。
收盘后，三人复盘。
“今天这个案例很好。”陈启明说，“证明了资金流分析的价值。如果没有二级模型，你们可能就在最低点止损了。”
“确实。”林峰承认，“以前我们只有产业逻辑，对市场的微观行为理解不够。现在有数据支撑，决策更有底气。”
“但模型还有改进空间。”苏雨薇说，“它识别出了程序化交易连锁反应，但没能提前预警。如果能在连锁反应刚开始时就发现，我们可以主动减仓，避免那么大的回撤。”
“这个可以做。”陈启明记下来，“我加一个监控模块，实时检测市场异常波动。”
7
晚上，办公室只剩下林峰和苏雨薇。
这一周太充实了——新同事加入，系统升级，市场波动。两人都有些疲惫，但精神亢奋。
“陈启明真的不错。”林峰靠在沙发上，“专业，踏实，还有想法。”
“嗯。”苏雨薇躺在他腿上，“我们运气好。”
“不是运气。”林峰抚摸她的头发，“是我们做出了对的选择——坚持产业量化的方向，坚持搭建自己的系统。对的人会被吸引过来。”
“你说得对。”苏雨薇闭上眼睛，“林峰，我在想……我们是不是该开始下一步了？”
“下一步？”
“发行产品。”苏雨薇坐起来，“现在我们有三个资金方：磐石200万，另外两个客户各50万，总共300万。但都是专户形式，管理起来很分散。”
“你想发集合产品？”
“对。设立一个产品，起点100万，规模先做到1000万。这样管理更规范，也更容易扩大。”
林峰思考着。“需要什么条件？”
“首先，我们需要有完整的策略体系——这个我们有了。其次，要有六个月以上的实盘业绩——磐石账户马上三个月，再等三个月。第三，要有合规和风控体系——这个需要完善。”
“时间呢？”
“如果顺利，六月份可以开始筹备，七八月份发行。”
“刚好半年。”林峰算着，“从我们开始做，到发行第一个产品，刚好半年。”
“嗯。”苏雨薇看着他，“你觉得能行吗？”
“能。”林峰握住她的手，“有你在，有团队在，一定能。”
窗外，陆家嘴的灯火渐次亮起。从这个十二楼的窗户看出去，能看到东方明珠，能看到金茂大厦，能看到这个金融中心的脉搏。
林峰想起半年前的自己——在设计院的角落，用公司的电脑偷偷看行情，对未来充满迷茫。
而现在，他有了自己的事业，自己的团队，自己爱的人。
“雨薇，”他轻声说，“谢谢你。”
“又谢什么？”
“谢谢你相信那个待岗的设计师，相信他能走到今天。”
苏雨薇笑了，眼睛弯成月牙。“因为我相信的从来不是那个设计师，而是你——那个有勇气重新开始的你。”
他们接吻，在这个属于他们的空间里，在这个他们亲手搭建的世界里。
吻了很久，分开时，苏雨薇说：“对了，我妈今天打电话了。”
“说什么？”
“问我们什么时候回家吃饭。”苏雨薇笑，“她接受你了。”
林峰心里一暖。“那我们这周末回去？”
“好。”苏雨薇想了想，“还有件事。”
“嗯？”
“陈启明入职后，我们三个人效率提升了很多。”苏雨薇说，“我在想……我们是不是该考虑再招一个人？一个研究员，专门做产业链深度研究。”
“这样你就能更专注于交易和策略。”
“对。”苏雨薇点头，“而且，如果我们真的要发产品，需要一个更完整的研究体系。”
“那就招。”林峰说，“不过这次要更谨慎。研究员不仅要有专业能力，还要真正理解实体产业。”
“我知道。”苏雨薇靠回他怀里，“慢慢来，不急。”
8
深夜十一点，林峰还在办公室。
陈启明下班前留下的系统监控页面还在运行，实时显示着市场数据。DeepSeek模型正在后台进行新一轮训练，这次加入了资金流因子。
林峰打开模型训练日志，看着准确率曲线一点点爬升：88.2%...88.5%...88.7%...
每一次迭代，都是认知的升级。从最初的文本分类，到多因子融合，再到现在的资金行为分析。模型在成长，他们也在成长。
手机震动，是母亲发来的消息：“小峰，周末回家吃饭吗？你爸炖了你最爱喝的汤。”
他回复：“回，带雨薇一起。”
“好。注意身体，别太累。”
“知道，妈。”
放下手机，林峰走到窗前。夜色中的陆家嘴依旧繁华，写字楼的灯光像星辰一样密布。每一盏灯下，可能都有一个像他们一样的团队，在为了梦想努力。
他想起了大学时读过的一句话：“真正的成长，不是成为别人期待的样子，而是成为自己能够成为的最好的样子。”
他现在理解了这句话。他没有成为父母期待的“稳定工程师”，没有成为行业期待的“传统从业者”。他走上了一条少有人走的路，一条充满不确定的路。
但这条路，让他遇见了苏雨薇，遇见了陈启明，遇见了更好的自己。
苏雨薇轻轻走进来，从后面抱住他。“还不睡？”
“在想事情。”
“想什么？”
“想我们还能走多远。”
苏雨薇沉默了一会儿，然后说：“能走多远就走多远。重要的是，我们一起走。”
“嗯。”
窗外，城市的灯火倒映在黄浦江上，碎成千万片光。而在其中一片光里，两个年轻人正紧紧相拥，面对着属于他们的未来。
他们知道，前路还有无数挑战——市场的、团队的、成长的、竞争的。
但他们也知道，只要在一起，只要保持迭代和进化，就没有什么不能克服。
因为最好的模型，不是预测未来的水晶球，而是在不确定中寻找确定性的能力。
而他们，正在掌握这种能力。
