沙盘”新增“灰度校准表”，针对模型与直觉冲突的场景：

• 案例1：某锂电股“恐惧指数82”（系统计算），但他手绘传导链发现“绝望帖配泡面桶+持仓未卖”→ 判定“真绝望”，用灰度上调至85（突破±5%限制，需周严铜算盘复核）；

• 案例2：某AI股“贪婪指数78”（系统计算），但“机构暗盘增持”与“实控人减持”同步→ 判定“伪贪婪”，用灰度下调至70（经林静代码验证“研报-持仓矛盾值C1=70＞50”）。

“灰度校准是‘给机器装良心’，”他强调，“就像老中医‘望闻问切’，脉案是指标，手感是灰度。”

2. 林静的“代码骨架”：用“混沌算法”编织“情绪神经网络”

（1）模型架构的“量子编码”

林静的量子终端投射出“情绪模型神经网络图”，三层架构对应“情绪-逻辑-规则”：

• 输入层：接入陈默的12个情绪指标（F1/G1/E1等）、林静的9个逻辑指标（B1/D1/C1等）；

• 隐藏层：嵌入“混沌感知算法”（模拟生物神经元的非线性响应），识别“情绪共振”“跨市场传染”等复杂模式；

• 输出层：生成“情绪拐点预警”（黄金坑/死亡谷）、“风险置信度”（0-100分）、“熔断建议”（三级响应）。

“代码要‘像蛛网一样敏感’，”她在“逻辑蜂巢”白板写伪代码，“比如‘恐惧指数95’输入时，隐藏层自动调用‘非结构化行为异常值B1’验证‘是否有赌场视频点赞’，输出层才确认‘真恐慌’。”

（2）人机校验的“双保险机制”

林静设置“模型-人工”双校验流程：

• 系统自检：每日凌晨用“沉默数据”（融券余额、大宗溢价）回溯模型预警，标记“误判案例”（如2023年新能源泡沫中“恐惧指数88”实为“机构洗盘”）；

• 人工复核：周严用铜算盘复核“阈值异常”（如“恐慌指数9.9”是否含小数位篡改），陈默用“情绪沙盘”验证“传导链完整性”。

“模型是‘学徒’，人工是‘师父’，”她指着终端上的“校验日志”，“学徒犯错时，师父用算盘敲警钟。”

3. 周严的“规则边界”：用“老兵经验”浇筑“熔断堤坝”

（1）情绪阈值的“铜算盘校准”

周严的“规则长城”活页本上，

本章未完，请点击"下一页"继续阅读！ 第3页 / 共7页