—是数据错了，还是逻辑错了，还是市场环境变了。但如果你的判断只是‘我觉得’，那就没办法了。”
他拍了拍林宇的肩膀。
“所以，你的价值不在于‘你判断对了’。你的价值在于，你能把你的判断逻辑，说得清清楚楚、明明白白，让别人（或者机器）能够理解、能够检验、能够复制。这才是‘深度研究’在量化时代的真正意义。”
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一周后，陈默召集了研究部和技术部的全体会议。
会议室里坐了将近二十个人。研究员们坐在左边，技术团队的工程师们坐在右边，中间隔着一道无形的墙——这是默石资本成立以来，两个部门第一次坐在一起开会。
陈默站在前面，面前是一张空白的白板。
“今天这个会，只有一个议题：研究部和技术部，怎么合作。”
他看了一眼林宇，又看了一眼林枫。
“上周，林宇找我，说他不知道自己在这个公司的价值是什么。因为所有的决策都依赖系统，他的深度研究似乎无法直接转化为投资成果。”
会议室里安静下来。几个研究员交换了一下眼神，有人微微点头。
“我觉得，这个问题不只是林宇一个人的困惑。在座的各位研究员，可能都有类似的感受。同样，技术部的同事可能也有困惑——‘我们辛辛苦苦开发的模型，研究员们不理解、不信任，怎么办？’”
他在白板上写下两个词：理解、信任。
“这两个词，是今天要解决的核心问题。”
他转过身。
“我先说我的结论。在默石资本，研究和技术的地位是同等的。没有研究，系统没有灵魂。没有技术，研究没有效率。我们不是‘技术主导’，也不是‘研究主导’。我们是‘人机结合’。人和机器，各司其职，互相补充，共同进化。”
他拿起马克笔，在白板上画了一张新的架构图。
数据 → 因子（研究+技术共同定义） → 策略（系统生成） → 决策（ACC人机结合） → 执行（系统） → 反馈（研究+技术共同分析）
“看清楚了吗？因子这个环节，是研究和技术的交汇点。研究员负责发现逻辑、定义框架。技术工程师负责实现算法、验证有效性。两者缺一不可。”
他放下笔。
“从今天起，研究部的绩效考核，不只是看‘你推荐了多少牛股’。还要看‘你创造了多少新因子’、‘你
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