别潜在的过度交易倾向。”

    “正在训练‘人性因子’模型，”陈默回复，调出模型训练界面，“我们用机器学习分析信件中的情绪关键词、交易频率、杠杆倍数等300多个特征，目前在测试集上的AUc值达到0.89。”他停顿一下，补充道，“但模型不是万能的，关键是让散户意识到自己的认知偏差。”

    深夜11点，数据中心的人潮退去，只剩下陈默工位的台灯亮着，照亮桌上散落的信件。一封来自大学生的信摊开在眼前，字迹被泪水晕染，有些地方模糊不清：“我用学费跟着‘老师’买币，现在负债20万，不敢告诉父母……每天晚上都做噩梦，梦见K线变成绞索……”信里夹着一张学生证照片，少年的脸上写满焦虑，眼神中透着绝望。

    陈默转动袖扣，金属表面映出窗外陆家嘴的灯火，远处的东方明珠闪烁着红蓝灯光，像极了K线图上的多空信号。他在白板上写下：“杠杆、消息、过度优化——三大致命伤”，每一笔都用力极深，马克笔在板面上留下清晰的划痕。他想起自己初入股市时，也曾被各种“老师”和“秘籍”迷惑，以为掌握技术就能百战百胜，却忽略了市场最本质的规律。

    李强发来消息：“陈总，人性因子模型的初始参数完成，包括恐慌指数、涨跌停比、消息敏感度等18个维度。回测结果显示，能识别出67%的高风险杠杆交易。”

    陈默回复：“明天从杠杆爆仓案例开始回测，重点模拟不同杠杆倍数下的心态崩溃点。记得在模型中加入‘家庭责任’因子，比如有房贷、车贷的用户，风险承受能力应下调30%。”他望向窗外，黎明前的黑暗中，证券交易所的LEd屏仍在滚动数据，“这些年轻人的眼泪，不能白流。我们不仅要告诉他们怎么做，更要让他们明白为什么不能那么做。”

    数据中心的空调送出冷意，陈默扣紧袖扣，将大学生的信件小心翼翼放进抽屉，那里已经堆满了类似的信件。他知道，这些带着血泪的文字，即将成为量化模型中最珍贵的训练数据——而即将诞生的“人性因子”，或许能成为照亮市场黑暗的第一束光，让更多散户在贪婪与恐惧的漩涡中，找到那根救命的稻草。但他也清楚，技术只是工具，真正的改变，需要散户从内心深处意识到，投资是一场与自己的博弈，而不是与市场的对抗。