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* 其总头寸隐含的预期暴跌幅度远超市场定价。
* 结合其与“信使”污染地图的关联（0.70）。
* **行为金融模型输出：** 该基金管理者对“尾部风险”的定价（主观概率）**显着高于市场隐含概率（1.2%-5.3%）！** **差值幅度：＞30个百分点！** **信息优势或极端风险偏好指数：突破阈值！**
**5.3% (CDS) vs 1.2% (期权) vs 38% (林默模型) vs ＞35% (开曼基金主观定价)！** **巨大的概率分歧！** **”
“启动‘信息熵关联网络’模型！”林默的指令如同手术刀般精准。这是他从情报分析领域借鉴并深度数学化的工具，旨在量化处理海量“弱信号”，评估其指向核心事件（如目标国债信用危机）的信息价值（熵减量）。
“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）**
