陆方点头。

    陈默站在旁边，一直没说话。

    等周寻讲完，他才开口：

    “第二条呢？”

    周寻走到白板前，写下：

    铁律二：奥卡姆剃刀——如无必要，勿增实体

    他转过身：

    “什么意思？在效果相近的情况下，永远选择更简单的模型。”

    他指着陆方上周那条“完美曲线”：

    “陆方那条线，为什么可能是过拟合？因为参数太多。他把动量因子的回溯期从6个月优化到5个月零3周，把估值因子的阈值从30%分位数调整到27.5%，把状态识别的波动率阈值从90%分位数改成88%。”

    他顿了顿：

    “这些数字，有经济含义吗？5个月零3周，和6个月有什么区别？27.5%和30%有什么区别？没有。它们只是让曲线更漂亮。”

    他看着所有人：

    “真正的规律，应该是简单的。如果两个策略收益差不多，选参数更少的那个。如果两个参数差不多，选逻辑更简单的那个。”

    他走到白板前，画了一个天平：

    ```

    复杂模型 简单模型

    参数多、拟合好 参数少、泛化强

    \ /

    \ /

    选哪个？

    ```

    他放下笔：

    “答案：在效果相近时，选简单的。”

    小林又举手：

    “周老师，那如果简单模型的效果比复杂模型差很多呢？”

    周寻看着他：

    “那就用复杂模型。但前提是，它的复杂度必须有合理的解释。你不能说‘因为加了这五个参数，收益提高了3%’就完事了。你得说清楚，这五个参数背后的逻辑是什么，为什么它们能让模型更好。”

    他顿了顿：

    “如果说不清楚，那就还是简单的。”

    ---

    上午十点，讨论进入细节。

    陈默走到白板前，指着那两条铁律：

    “这两条，从今天开始，是默石的铁律。任何人都不能违反。”

    他看着周寻：

    “样本外数据，谁来保管？”

    周寻想了想：

    “最好由一个人专门负责。这个人不参与策略开发，只负责保管数据和跑最终检验。”

    陈默扫了一圈办公室。

    六个人。有的在写代码，有的在研究因子，有的在整理数据。

    他的目光停在赵姐身上。

    “赵姐。”

    赵姐抬起头。

    “这个任务，交给你。”

    赵姐愣了一下：“我？我不懂量化……”

    “不用懂。”陈默说，“你只需要做一件事：把那部分样本外数据，单独存起来，谁也不给。任何人要跑样本外测试，必须通过你。你只负责执行，不负责判断。”

    他看着赵姐：

    “你是公司的财务，最清楚钱是怎么来的。现在，你要帮我们守住另一笔财富——数据的清白。”

    赵姐沉默了几秒。

    然后她点了点头。

    “好。我干。”

    陈默又看向陆方：

    “陆方，你负责把回测框架改一下。以后跑回测，必须指定‘训练集’和‘样本外’。系统要自动禁-->>

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