预、极端流动性
林枫调出第一张图——“停牌风险因子”的建模框架。
“停牌风险因子的核心逻辑是：当大量公司停牌时，组合的真实风险被低估了。因为停牌股票的价格被冻结了，但它们的真实价值在变化。我们用‘可比公司法’来估算停牌股票的真实价值——找同行业、同规模、没有停牌的公司，用它们的涨跌幅来模拟停牌股票的潜在涨跌幅。”
屏幕上出现了一个复杂的公式。
“具体来说，停牌风险因子 = 停牌比例 × 行业平均跌幅 × 流动性折价系数。停牌比例越高，风险越大；行业跌幅越大，风险越大；流动性越差，折价系数越高。这个因子会被纳入风控模型。当停牌风险因子超过阈值时，系统会自动降低组合的风险暴露，并建议增加现金储备。”
陈默盯着那个公式。“这个因子，在2015年7月会给出什么信号？”
林枫调出一张历史回测图。“2015年7月7日，停牌比例达到33%，行业平均跌幅20%，流动性折价系数1.2。停牌风险因子 = 0.33 × 0.20 × 1.2 = 0.079，也就是7.9%。系统会发出橙色预警，建议将仓位降低10%。”
“当时我们没有这个因子，仓位是40%。如果有了这个因子，我们会降到36%。”
“对。少亏4%。”
陈默点头。“下一个。”
林枫调出第二张图——“政策干预影响因子”。
“这个因子比停牌风险复杂得多。因为政策干预的形式多种多样——国家队买入、限空令、熔断、降息降准……每一种政策对市场的影响机制都不同。”
他调出一张表格，上面列出了十几种政策工具及其影响参数。
“我们的方法是：用事件研究法，分析历史上每次政策干预后市场的反应。比如，国家队买入权重股，会导致权重股上涨、中小盘下跌，造成‘二八分化’。限空令会导致期货贴水扩大、对冲成本上升。熔断会导致磁吸效应、流动性枯竭。”
屏幕上出现了一个决策树。
“政策干预影响因子 = 政策强度 × 市场脆弱性 × 政策预期差。政策强度取决于干预的规模、力度和持续性。市场脆弱性取决于估值、杠杆、流动性。政策预期差取决于市场对政策的预期与实际政策的差距。这三个维度的乘积，就是政策干预对市场的影响程度。”
陈默盯着那个决策树。“这
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