要加一条——从今天起，ACC在审批策略权重时，必须参考‘策略多样性指数’和‘市场拥挤度模型’的输出。如果多样性指数低于阈值，或者拥挤度指数高于阈值，必须重新评估。这不是建议，是规定。”
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5月下旬，林枫的团队完成了第二版模型。
新模型加入了一个关键模块——“拥挤交易预警系统”。这个系统会在每天收盘后，自动扫描全市场的股票、因子和策略，计算拥挤度指数，并与阈值比较。如果某个股票或因子的拥挤度超过了80，系统会发出红色预警；如果超过了70，发出橙色预警；如果超过了60，发出黄色预警。
预警信息会自动推送到ACC成员的手机上。
5月28日，系统发出了第一次红色预警。
预警的对象是“小市值因子”——拥挤度指数达到了87，创下历史新高。预警信息写道：“小市值因子拥挤度过高，建议降低暴露。历史数据显示，当拥挤度超过80时，该因子在未来三个月的平均超额收益为-5.2%。”
ACC召开紧急会议。陈默看完数据，问林枫：“你的建议是什么？”
“将小市值因子的权重从15%降到8%。同时，增加质量因子和低波动因子的权重。”
“投票。”
五票赞成，零票反对。
调仓在接下来的三天内完成。林枫的算法每天卖出部分小市值股票，买入那些质量高、波动低、且没有被量化策略拥挤的股票。整个过程没有对市场造成明显冲击，但默石的持仓结构发生了重要变化——从“高拥挤”转向了“低拥挤”。
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6月初，林枫在一次行业会议上做了一次演讲，主题是《量化投资的拥挤交易风险与应对》。
他没有点名，但所有人都知道他在说什么。演讲结束后，几个量化私募的同行围上来，跟他交流看法。
“林总，你也觉得市场太拥挤了？”一个年轻的量化基金经理问。
“数据不会骗人。”林枫说，“我们的模型显示，几个核心因子的拥挤度已经到了历史高位。这不是我们一家的问题，是整个行业的问题。”
“那你觉得，会出事吗？”
林枫沉默了几秒。“我不知道会不会出事，也不知道什么时候会出事。但我知道，如果我们不提前做准备，出事的时候，谁都跑不掉。”
那位基金经理若有所思地点点头。
林枫回
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