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第214章 隐含概率与信息熵网络（第2页）

“模型输入：

* **核心事件（Target Event, TE）：** 目标国债所属国未来14天内发生重大信用事件（定义：导致国债价格暴跌＞10%）。

* **弱信号池（Weak Signals, WS）：** 实时抓取并分类：

* **WS1：** 财政部长/央行行长联合发布会取消（信息熵值H1：高，指向不明）。

* **WS2：** 主权CDS利差异常跳升（H2：中高，指向风险上升）。

* **WS3：** 关联高层离岸账户异常资金外流（H3：高，指向内部知情者行动）。

* **WS4：** 国际货币基金组织（IMF）对该国代表团访问行程… **突然缩短！** **（新增！H4：极高！）**

* **WS5：** 主要贸易伙伴国海关数据监测… 该国关键出口商品离港量… **过去一周下降40%！** **（新增！H5：中高）**

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* **关联强度矩阵：** 模型计算每个WS与TE的关联强度（基于历史模式、逻辑链条、语义分析）。

* **信息熵计算：** 每个WS的出现，会减少TE发生的不确定性（即降低TE的熵）。模型计算每个WS带来的**条件信息熵减量**。

* **综合输出：** 在输入当前所有WS后，TE发生的**后验概率（Posterior Probability）**。”

模型如同贪婪的巨兽，吞噬着纷繁的信息碎片。屏幕上，代表各个弱信号的光点，通过代表关联强度的光线，汇聚向代表核心事件TE的红色球体。随着每一条新信号的输入（尤其是IMF行程缩短和出口骤降），红色球体的亮度（代表后验概率）急剧提升！

“模型输出！”王磊的声音带着一丝屏息。

“**核心事件TE（14天内重大信用事件）后验概率：41.7%！** **较基准概率（15%）和CDS隐含概率（5.3%）… 显着提升！** **与老板模型初始推演值（38%）高度接近！** **”

* **关键驱动信号：** WS4（IMF行程缩短）熵减贡献最大（+18%概率），WS3（资金外流）（+12%），WS1（发布会取消）（+8%），WS2（CDS跳升）（+5%），WS5（出口骤降）（+3.7%）。**

**41.7%！** **数学的天平… 重重倾斜！** **”

这个后验概率，与开曼基金那高达7亿美元、隐含其主观概率＞35%的押注，形成了令人毛骨悚然的共振！这绝非巧合！

“推演开曼基金头寸盈亏平衡点及… **其行动对目标国债市场的潜在影响！**”林默的指令冰冷而迅速。