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“试试自然语言处理？”小林提议，他的笔记本电脑屏幕上显示着财报电话会录音的波形图，“人类说谎时，语音波动率会升高，这在心理学实验中已被验证。”
林语晨眼睛一亮，立刻打开Jupyter Notebook，代码如流水般在屏幕上展开：“调用Google的Wavenet模型，提取MFCC特征，”她的语速加快，“再用LSTM训练分类器，识别说谎概率。”
陈默凑近屏幕，看着实时分析结果：“注意这个节点，CEO回答库存问题时，”他指着波形图的尖峰，“语速从每分钟120字增至180字，基频升高2个半音。”
“语音波动率超过3个标准差，”林语晨调出模型输出，“说谎概率92%。”次日，该公司发布公告承认库存积压，股价暴跌12%，做空该股票的对冲仓位获利颇丰。
林薇调出回测报告：“过去一年的数据显示，语音波动率因子在财报季的IC值达0.31，”她的语气带着赞许，“但训练数据需要每周更新，否则会受语言模式变化影响。”
陈默点头，却眉头微皱：“就像方言进化会影响语音识别，管理层也会学习规避检测，需要持续迭代模型。”
深夜23点，交易室的主灯已关闭，只剩林语晨工位的台灯亮着，光圈照亮她专注的脸庞。她递来新的卫星数据清单，纸质文件上印着模糊的卫星图片：“新能源车企A的工厂卫星图显示，生产线全开，产能利用率达95%，”她的手指划过文字，“但财报显示销量同比下滑12%，库存周转天数翻倍。”
陈默揉了揉眉心，调出美债收益率曲线，红色曲线陡峭上扬：“十年期收益率突破3.7%，购车贷款成本上升导致月供增加20%，”他划出股债相关性曲线，“消费贷利率每上升1%，汽车销量下降3.5%，这是宏观因子对需求端的压制。”
林语晨若有所思，在纸上写下公式：“产能利用率=供给端数据，销量=需求端数据，中间隔着库存和价格变量，”她的笔尖停顿，“或许该用美债收益率作为需求端的权重因子，调整产能数据的预测逻辑。”
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