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“老张，”陈默对着麦克风说，声音比上午沉稳许多，“把过去一年所有HRV＞200%的交易单独提取，我需要胜率曲线和最大回撤数据。”鼠标点击间，数十个交易记录在屏幕上闪烁，每笔交易的K线图如同昨夜可转债分时图上的点点绿光，闪烁着危险的信号。
“报告生成完毕，”老张的回复带着数据特有的冷静，“情绪化交易胜率41%，平均最大回撤-18.7%；冷静状态胜率73%，平均最大回撤-5.2%——差异显着水平p＜0.01。”陈默盯着两条胜率曲线的交点，想起盘口误读、价格笼子陷阱，所有深绿色的亏损柱都密集分布在HRV＞250%的区间。调出智能手表的历史心率数据，他发现这些时段的心率均超过120次/分钟，最高达到158次/分钟，对应着肾上腺素飙升的“战或逃”状态，此时的决策几乎被本能驱动。
深夜十一点，书房的台灯将陈默的影子投射在墙上，如同被拉长的问号。他翻开《聪明的投资者》，防御型投资策略章节的页脚写着周远山的批注：“防御的核心是控制风险，而非追逐机会。”这句话让他想起可转债末日轮的冲动交易，手指不自觉地在“市场先生”理论段落下方画下波浪线——格雷厄姆笔下那个情绪不稳定的市场参与者，不正是被情绪操控的自己？
“情绪是交易的天敌，而数据是唯一的解药。”陈默在操盘日志上写下，钢笔尖在“数据”二字上留下深深的压痕。打开量化回测软件，将HRV数据作为情绪因子加入模型，点击运行键的瞬间，屏幕跳出血红色的回测结果：“当HRV＞250%时，强制平仓可使历史最大回撤降低58%，胜率提升至65%。”这个数据让他想起利弗莫尔的“最小阻力线”理论——原来情绪的波动，正是判断阻力大小的关键指标。
凌晨一点，陈默戴上智能手表，压力指数已降至180%，心率恢复至72次/分钟。窗外的黎明薄雾中，高楼大厦的轮廓若隐若现，如同量化模型中模糊的预测曲线。屏幕右下角弹出老张的消息：“周老师发来机器学习入门资料，建议从情绪因子建模开始。”附带的压缩包图标上，“Emotion_Factor_Model”的字样在晨光中闪烁，仿佛打开新大门的钥匙。
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