他将这些零散的信息，与pI（制造业景气度）、工业增加值、社会消费品零售总额等，传统宏观数据，放在一起对比、交叉验证。
一个更立体、更动态的图景，开始在他脑海中形成：
传统宏观数据（如消费数据疲软）显示：经济确实存在下行压力，周期理论中的“滞胀”风险隐约存在。
但政策与市场情绪显示：强大的国家意志，和资金共识，正全力对抗，这种下行压力，试图通过打造“新引擎”（科技制造）来拖住经济，甚至开辟新周期。并在强力托举“市场底”。
结论变得清晰：此时简单地切换到，防御性消费板块，是逆势而为。正确的做法应该是：在顺应政策，与市场主线（科技制造）的同时，保持一份，对经济下行风险的警惕（控制整体仓位，不过度杠杆）。
他将这个分析过程，和数据展示给林小雨。
“我明白了，”林小雨看完后，点了点头，“你的宏观判断，需要升级，从静态的周期标签，升级为动态的‘政策与经济数据的博弈分析’。”
“没错！”柯景阳眼中，重新焕发出光彩，但这一次，光芒里多了，沉稳和审慎，“所以，我们之前的，调仓方向错了。现在，我们需要逐步，止损消费股，将资金重新，调整回市场主线。但这个过程，同样需要你的算法帮助，寻找好的切换时机，控制交易成本。”
“可以。”林小雨干脆地答应，“我会优化，行业轮动模块的算法，加入你提到的这些‘市场与人心’的量化因子，作为权重参考。”
挫折没有让他们分裂，反而让他们找到了，更深入的融合点。
柯景阳没有因为，一次失败而放弃宏观研究，而是修正了研究方法，开始学习如何更全面、更辩证地看待市场。
真正的学习，刚刚开始。
修正方向后，止损消费股、切换回科技制造板块的，操作会顺利吗？会否再次追高？“市场与人心”的变量，如何有效量化，并融入模型？这一次的教训，能否让他们，真正构建出有效的“行业轮动模型”？