回测：
• 价值型（低PE/PB策略）：重点验证“财务健康度+安全边际”指标预警（如第24卷第237章）；
• 成长型（高研发投入策略）：测试“成长潜力+情绪乐观指数”共振预警（如第225章新能源电池企业）；
• 困境反转型（高市净率分位数策略）：检验“错杀背离预警”有效性（如第226章医药股集采中标案例）；
• 事件驱动型（政策/黑天鹅策略）：评估“外部事件热更新”机制（如第226章“双减”政策预警）。
（三）人机维度：三种协作模式的“AB测试”
对比不同协作模式的效果：
• 模式A（纯机器预警）：系统全自动触发预警与处置建议；
• 模式B（人工主导）：分析师手动筛选预警信号，系统仅提供数据支持；
• 模式C（人机协同）：系统初筛+人工复核+反馈优化（第226章标准流程）。
三、回测实战：用历史案例“拷问”系统
（一）案例1：2015年股灾——情绪熔断的“压力测试”
背景：2015年6月A股因杠杆资金崩塌引发千股跌停，传统风控模型集体失效。
回测目标：检验情绪模型在“恐慌情绪海啸”中的预警能力。
系统表现：
• 情绪模型：6月12日（股灾前一周），系统捕捉到“融资余额增速骤降40%”+“股吧‘爆仓’讨论占比飙升至65%”，情绪指数跌破20（恐慌阈值），触发“市场级红色预警”；
• 指标模型：“两融担保比例”指标（第224章财务健康度子项）跌破130%警戒线（历史熊市底部水平）；
• 双轮驱动：情绪与指标强共振，系统于6月15日（首个暴跌日）前自动冻结所有“杠杆策略”产品的买入权限。
结果：参与回测的模拟组合在股灾中最大回撤-28%，远低于同期沪深300的-46%。
缺陷暴露：系统低估了“流动性枯竭”的破坏力，未预警“千股停牌”导致的无法止损风险。
（二）案例2：2018年去杠杆——房企债务的“精准排雷”
背景：2018年资管新规落地，房企融资渠道全面收紧，多只地产债违约。
回测目标：验证“双轮驱动”对个体公司风险的识别精度。
系统表现：
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