张伟豪坐在会议室主位，目光扫过在场的员工，笑着说道：“我虽然定了金融和银行业的大方向，
但香江市场你们比我更熟悉，有什么想法或者建议，都可以畅所欲言，咱们民主一点，集思广益。”
林伟华率先开口，补充了几个关于港股科技板块投资的细节，可剩下的几人要么低头翻看文件，要么眼神躲闪，没一人主动发言。
大概是第一次面对 “大老板”，多少有些拘谨。
张伟豪也不着急，耐心地等着，直到他的目光落在了角落里那位戴厚厚眼镜片的印度裔员工身上。
那员工手里拿着平板，嘴唇动了动，一副欲言又止的模样。
张伟豪主动开口，语气温和：“这位国际友人，我看简历是印度理工的数学系背景，招聘进来是做分析师的吧？”
林伟华连忙在一旁补充：“张先生，他叫阿米特，是总部那边派过来的，咱们香江分公司成立后，
赵总特意让他过来帮我搭建数据分析体系，目前主要负责研究香江股市的波动规律和投资机会。”
“哦？从纽约过来的？” 张伟豪来了兴趣，直接切换成英语问道，“那你应该很熟悉铸梦的运作模式了，怎么会想到来香江发展？”
阿米特一听张伟豪用英语和自己对话，瞬间挺直了后背，脸上带着几分紧张，又藏着难以掩饰的激动，一口带着咖喱味的英语快速响起：
“张总！做空次贷危机的时候，我就是纽约团队的操盘手之一。
当时在交易室里，我远远见过您一次！”
“哦？这么说，你还是铸梦的老人了？” 张伟豪有些意外，做空次贷是铸梦早期的关键战役，能参与其中的，都是当时纽约团队的核心成员。
“是的！” 阿米特点头如捣蒜，语气更显激动，“次贷危机后，很多同事都留在了纽约分公司，但我选择了来香江。
一方面是因为香江离印度老家更近，方便照顾家人；
另一方面…… 赵总当时在选拔人员时说，来香江分公司，有更多机会能近距离接触到您，向您学习！”
张伟豪听完忍不住笑了：“‘近距离接触’我？这话倒挺有意思，你倒是说说，想向我学什么？”
阿米特推了推眼镜，眼神里满是崇拜，语气也变得更加恳切：“做空次贷后，我一直在复盘您的操作。
从筛选做空标的、计算杠杆比例，到精准把握买入卖出的时机，每一步都堪称完美。
在我看来，这已经不是‘优秀’能形容的了，简直就像拉克西米女神附体！
您就是金融领域的拉克西米！”
张伟豪愣了一下，没听过 “拉克西米” 这个名字，便好奇地问了一句。
阿米特立刻解释：“拉克西米是我们印度教里象征财富和繁荣的女神！
只有她才能带来如此精准、如此巨大的财富回报！
您的操作，在我眼里就是神话级别的！”
坐在一旁的林伟华偷偷朝阿米特看了一眼，心里忍不住腹诽：“没看出来啊，平时闷得一棍子打不出个屁，这时候倒挺会说！
还扯上印度教女神了，这马屁拍得也太有水平了！”
张伟豪被阿米特的真诚和夸张逗得哭笑不得，摆了摆手，语气轻松：“你这评价太高了，我可当不起‘女神’的称号。
不过能得到你的认可，我很开心。
既然你有做空次贷的经验，对金融市场的敏感度肯定不差，说说看，你对香江股市未来的走势，有什么看法？”
阿米特一听张伟豪要听自己的专业意见，立刻收敛了激动，拿出随身携带的笔记本，开始认真分析：
“张总，根据我最近的研究，香江股市短期内会受美联储加息影响，出现小幅波动，但长期来看，科技股和消费股有很大潜力，
尤其是本地的互联网科技公司，它们在东南亚市场的布局已经初见成效，未来营收增长空间很大，是值得重点关注的标的……”
他越说越投入，从宏观经济数据到个股财务报表，分析得条理清晰，逻辑严密，完全没了刚才的拘谨。
张伟豪听得很认真，偶尔点头，还会提出几个问题，两人一问一答，会议室里的氛围渐渐活跃起来。
其他员工见阿米特得到了认可，也慢慢放松下来，开始断断续续地补充意见。
有人提到了香江债券市场的投资机会，有人建议关注跨境金融政策的变化，甚至还有人提出了与本地银行合作开展小额贷款业务的想法。
原本略显沉闷的会议，渐渐变成了热烈的讨论。
会议讨论接近尾声，张伟豪余光瞥见阿米特还攥着平板，嘴唇微动，显然还有话没说完。
他笑着看向对方：“阿米特，你要是还有想法，尽管说出来。
今天来香江分公司，就是想和大家一起，找到一条适合咱们的发展路，不用拘谨。”
听到这话，阿米特眼睛瞬间亮了，立刻捧着平板快步走到张伟豪身边，语气难掩兴奋：
“张总！我觉得咱们香江分公司，完全可以重点做量化基金！这是我研究了很久的方向！”
“量化基金？”
张伟豪挑了挑眉，虽然听过这个概念，但具体运作模式他并不熟悉，示意阿米特继续解释。
“对！简单说，就是用数学模型和计算机程序来做投资决策，完全靠数据和算法驱动，不像传统基金那样依赖基金经理的经验或者分析师的人工判断。”
阿米特一边说，一边打开平板上的演示文档，指尖快速滑动屏幕，“您看，它就像一个‘超级大脑’。
能 24 小时不间断分析海量金融数据，不管是股票价格、成交量、公司财务报表，还是宏观经济指标，甚至连新闻舆情、社交媒体上的市场情绪，它都能抓取分析。”
他顿了顿，眼神里满是对这个 “大脑” 的自信：“然后通过复杂的数学模型和机器学习，从这些数据里找规律，
比如股价波动和成交量的关联、某类新闻发布后市场的反应模式，只要是能重复验证的盈利逻辑，模型都能捕捉到。
一旦发现符合条件的投资机会，系统会自动执行买卖，速度快到毫秒级，人类根本没法比。”
说着，阿米特把平板递到张伟豪面前，屏幕上是密密麻麻的模型架构图和数据曲线：“张总，这是我过去一年自己设计的‘阿米特一代’大数据模型。
我用香江股市过去五年的历史数据做过回测，还拿近半年的实时数据做了模拟交易， 最差的时候，年化盈利能力也有 15 个百分点；
行情好的时候，最高能到 125%！
而且回撤特别小，风险控制得很稳。”
张伟豪凑过去细看，屏幕上的回测曲线平滑向上，几乎没有大幅波动，尤其是在去年香江股市震荡期间，模型的收益曲线依旧保持稳定增长，这一点让他颇为意外。
他抬头看向阿米特，语气多了几分认真：“这个模型的核心逻辑是什么？
比如它主要靠什么指标判断买卖信号？
还有，面对极端市场情况，比如黑天鹅事件，模型能及时调整吗？”
阿米特早有准备，立刻指着模型参数解释：“核心逻辑是‘多因子策略’，我选了 36 个关键因子，
既有价值因子、成长因子，也有动量因子和情绪因子，能从多个维度筛选标的。
至于极端行情，我在模型里加了‘风险熔断机制’， 一旦市场波动率超过预设阈值，系统会自动降低仓位，甚至暂停交易，避免大幅亏损。”