位于CBD的高级写字楼，西边是一整面顶天立地的巨大玻璃窗。整体空间大面积使用浅色，细节处用冷静的金属元素作点缀。
大厅的茶水间聚了几个人，大家都是刚开完会，忙里偷闲喝杯咖啡，其中就包括梁斯翊和Wyne。
\"Wyne，\"
Wyne，程杰威。宾大本硕，华尔街工作四年，Future Ark投研部高频交易小组组长，也是梁斯翊的mentor。
梁斯翊开门见山说，“我昨天提交的回测代码虽然跑通了，但表现一般。虽然用了价格差和市场深度的加权组合作为因子，但回测的夏普比率比预期低了20%。”
Wyne拆开一包砂糖倒进咖啡，低头搅拌着，反问她，“那你觉得问题出在哪？”
“可能是时间窗口不合适。目前用的是固定的1秒窗口，但市场受到大单冲击时，K线在几百毫秒内就发生了显着变化。1秒窗口可能会平滑掉这些关键信号。”
她继续道，“我在想，或许可以用自适应的方法来动态调整时间窗口，比如基于市场微观结构的某些特征。”
“怎幺实现？”对方停下手里的动作，擡眼，引导她继续说下去。
“订单簿的瞬时流动性。”
梁斯翊打开洗手池的水龙头，给自己接了杯纯净水。
“可以定义一个流动性指标，比如买卖价差与深度的比值。当流动性低时，缩短时间窗口以捕捉更细微的价格变化；反之，拉长时间窗口以减少噪音。这样因子能更贴合市场实际。”
半杯凉水下肚，冲散了不少燥热。
“Okay，但你要明白，这意味着每次计算都要实时评估流动性指标，对算力要求不低，而且公司现在正处于算力瓶颈期。”
“所以我打算用滑动窗口的方法来优化计算效率，同时引入指数加权移动平均，来减少实时计算的负担。不过，这样的自适应因子计算量还是很大，单机跑不动，可能需要用多机并行计算。”
Wyne手指敲着杯沿，“你打算怎幺并行化？直接上分布式训练？”
说实话，他对梁斯翊的学习能力是有些惊讶的。
入职前，她甚至连一次实盘都没跑过，金融背景也是空白。
然而，她现在会主动学习财报分析、建模和数据处理。不仅能发现问题，还能提出解决思路。从因子的表现反推到时间窗口的选择，再进一步提出优化方案，逻辑链条清晰完整。
“有这幺想过。”梁斯翊点头，“交易信号的计算不是独立的，直接切片并行会导致数据间的依赖关系断裂。可以基于actor-critic架构，把市场信号的处理拆分成多个异步计算模块，再用参数服务器同步核心因子。”
其实来 Future Ark 之前，她已经拿到了一家知名投行衍生品定价的实习 offer。但她实习了两周就发现，原来交易员需要什幺程序员就得写什幺，挣了钱与程序员无关，亏了钱程序员得一起背锅。
于是她又跑了。
她能来Future Ark实习，纯属碰巧了。
这学期在实验室正好做了不少机器学习相关的工作，那篇目前杳无音讯的论文也是这个方向。
往量化公司投简历，也是因为交易市场里信噪比高。她有些好奇模型在现实世界——尤其是在量化这个极度务实的行业，是如何运作的。
后来她也想明白了。大公司和大实验室一样，离不开当养料的命运，100e，300e的规模又如何，钱也落不到她一个实习生的口袋里，进去就是数据仙人，dirty work起码干两个月。
不如找个小体量的公司赌一把，最差也不过是洗数据，如果运气好能学到怎幺定策略，那算她白赚。
Wyne还在说话，梁斯翊把空水杯放在身前的高脚条桌上。一边听着，一边把胸前绑紧的麻花辫解开，手指从后脑勺插进去松了松。
好热。
她的牛仔裤里面还套着一条加绒秋裤，现在感觉脚底板往上窜火，发根里全是汗珠，痒痒的。
忽然，头顶飘过一阵凉风。
大厅的感应门开了。
“Wyne，叫上老徐，开个会。”
一道她过于熟悉的声音进来了。
梁斯翊低着头，被这有些深沉的声音被硬生生地摁住了脖颈，像电路故障的机器人，脖子僵硬地垂悬着，怎幺也擡不起来。
皮鞋踩在大理石地面上的声响逐渐逼近，最终停在Wyne旁边。
也是她的对面。
“发型不错。”
男人跟Wyne寒暄，说话的声音近在咫尺，入耳清晰极了，却只能艰难盖过她剧烈的心跳。
Eric Chi，原来是他啊。
“上次在香港剪的。”
月余未见，Wyne也客套了两句。他从椅子上下来，很自然地说，“介绍一下，我的实习生，小梁，梁斯翊。”
梁斯翊轻轻闭了闭眼。
认了。
擡起头，不出意料地，四目相对。
她见过这双眼睛太多次了。
情欲浓烈的样子，轻笑的样子，发怒的样子。
还有现在，犀利冷漠里晃过一丝意外的样子，像最初见他时，那一晚冰凉的夜色。
