么系统化？”

“以前，我们看政策，是靠你的判断，靠研究员的阅读，靠经验。但这种方式，太依赖人。而且人的判断容易受情绪影响——看到利好就兴奋，看到利空就悲观。”

他走回会议桌，拿起笔在白板上画了一个简单的流程图：

政策发布 → 文本分析（林枫） → 行业影响评估（沈清如） → 历史回测（量化） → ACC决策

“林枫那边做量化分析，把政策文本变成可量化的指标——情绪指数、关键词频率、与历史政策的相似度。你这边做定性分析，判断政策对不同行业和公司的具体影响。然后我们结合起来，放到系统里做历史回测——在过去的类似政策环境下，哪些因子表现最好？哪些行业超额收益最显著？”

他放下笔，看着沈清如：“这样，我们就能把‘政策敏感’从一种直觉，变成一种可重复、可检验的流程。”

沈清如沉默了几秒，然后笑了：“你说得对。我一直觉得自己对政策的判断是靠‘感觉’，虽然准确率还不错，但没法解释给别人听。如果能把它模型化，对公司来说是一笔宝贵的资产。”

“那这件事你来牵头。”陈默说，“你负责定义政策分析的框架和变量，林枫负责把它变成算法。争取在月底之前，拿出一个初版。”

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接下来的两周，沈清如和林枫几乎天天加班。

沈清如的工作是“翻译”——把政策语言翻译成投资语言。比如，“鼓励市场化并购重组”这句话，在投资上意味着什么？

她带领研究员梳理了历史上A股的几轮并购重组热潮。2006-2007年，股权分置改革后，资产注入成为主线；2010-2011年，国资整合推动了一波行情；2013年开始，创业板公司的跨界并购成为热点。

每一次，领涨的行业和公司都不一样。但有一些规律是共通的：并购重组活跃的时期，券商、有产业整合能力的龙头公司、以及某些特定行业（如TMT、医药）的表现会优于市场。

她把这些规律整理成一个“政策-行业传导矩阵”——每一个政策方向，对应哪些受益行业，传导路径是什么，时间窗口有多长，历史超额收益是多少。

林枫这边，则在做另一件事：把沈清如的“传导矩阵”变成可量化的因子。

“政策情绪指数”是最简单的部分。林枫写了一个爬虫，每天自动抓取证监会、国务院、央行等官方网站的新闻和公告，用自

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