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4月20日上午9点，交易室的环形会议室内，八块4K屏幕以矩阵形式同步投射着brinson归因模型的拆解数据。中央空调将温度维持在18c，但会议桌周围仍弥漫着紧张的气息。陈默坐在会议桌首位，西装袖口轻拂过桌面，目光扫过团队成员紧绷的面孔，最后落在投影仪上跳动的色块——新能源行业的亏损贡献度以深红色占据62%的画面，如同心电图上的危急信号。
“行业配置贡献了62%的亏损。”风控总监王瑾的声音像手术刀般切入沉默，她用激光笔指向新能源板块，红色光点在“β系数1.8”的标注上晃动，“该行业在组合中的权重达35%，远超沪深300的12%占比，而熊市中其与大盘的相关系数高达0.92，这意味着我们把鸡蛋放在了一个剧烈晃动的篮子里。”她的语气冷静，但尾音带着难以察觉的颤抖。
量化研究员林薇突然起身，金属椅腿与地面摩擦发出刺耳声响，她的白衬衫袖口滑落，露出手腕上的机械表：“因子本身没有问题！”她的指尖敲击桌面，眼神直视王瑾，“xx科技在9:45:12秒的异常卖单，恰好出现在低市盈率因子触发买入信号的0.3秒后，这种精准度不可能是巧合，明显是针对我们的策略！”
王瑾将手中的brinson报告摔在桌上，纸页震得投影仪遥控器滑落到地，发出清脆的声响：“但归因模型显示，即使用纯因子暴露计算，行业层面的残差贡献度仍达45%！”她调出残差分析界面，曲线如锯齿般陡峭，“因子逻辑在行业轮动中失效，这是系统性偏差，不是个别操纵能解释的！”
陈默按住林薇颤抖的肩膀，触感能感受到她因激动而起伏的胸腔，他的手掌传递出稳定的压力：“用pyfolio跑一遍滚动归因，时间窗口设为2015年至今，我们需要动态视角。”他的声音冷静，却带着不容置疑的权威，“市场操纵可能存在，但我们首先要排除自身的系统误差。”
技术总监小李快速敲击键盘，python代码在屏幕右侧滚动，pyfolio的归因曲线逐渐成型。当新能源行业在2015年熊市的信息比率显示为-0.6时，林薇的声音突然低下去，像是被抽走了所有力气：“2015年时新能源还处于导入期，商业模式尚未成型，而我们的模型用了2020-2022年成长期的数据训练……这是样本选择偏差。”
午后的阳光斜射入会议室，在brinson模型的行业轮动曲线上投下明暗交界线。林薇盯着屏幕，手指无意识地摩挲着袖口的纽扣，那是她紧张时的习惯动作：“我们依赖机器学习的自动归因，却忽略了行业基本面的质变——2023年补贴退坡政策发布时，模型本应触发行业轮动信号，但我们的因子库没有及时纳入政策敏感度指标。”
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