11次预警中10次有效），橙色预警准确率81.6%，蓝色预警准确率73.4%；
• 时效领先性：
◦ 风险预警平均领先市场拐点19个交易日（如芯片股制裁案例领先21日）；
◦ 机会预警平均领先14个交易日（如半导体设备商机会提示领先15日）。
（二）人机协同：1+1>2的实证
• 模式C（人机协同） 的夏普比率（风险调整后收益）最高（1.35），显著高于模式A（0.82）与模式B（1.02）；
• 人工复核的核心价值：
◦ 纠正系统误判（如2020年疫情初期将“口罩股需求激增”误判为短期扰动，人工确认为长期机会）；
◦ 补充系统盲区（如识别“管理层口头承诺”等非结构化信号，第225章音频分析未覆盖的方言表述）；
◦ 优化处置建议（如房企债务案例中，人工提出“资产出售”方案而非被动等待重组）。
（三）缺陷清单：系统的“阿喀琉斯之踵”
1. 流动性风险预警不足：2015年股灾中未能预警“千股停牌”导致的流动性枯竭；
2. 跨市场传染效应低估：2020年美股熔断引发A股暴跌时，系统未充分评估“外资撤离”的连锁反应；
3. 政策解读僵化：对“监管窗口指导”等非成文政策（如2023年医药反腐）响应滞后。
五、优化迭代：从“回测”到“进化”的闭环
回测验证不是终点，而是系统迭代的起点。项目组针对缺陷推出三项升级：
（一）流动性风险模块：给系统装上“熔断器”
• 新增指标：
◦ “涨跌停家数占比”（＞30%触发预警）；
◦ “停牌股票成交量占比”（＞20%预警流动性枯竭）；
• 处置规则：红色预警时自动切换至“最小交易量策略”（单日卖出不超过流通盘的0.5%）。
（二）跨市场传染模型：绘制“全球情绪地图”
• 数据扩展：接入VIX恐慌指数、美债收益率、离岸人民币汇率等全球指标；
• 算法升级：用图神经网络（GNN）建模“美股-A股-港股”的情绪传染路径，识别“传染枢纽”（如北向资金重仓股）。
（三）政策解读知识图谱：让系统读懂“潜台词”
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