147 第一代弟子的诞生 (第1/2页)

神经拟态服务器的环形指示灯由蓝转绿，冷却液流速回落至基准线。主控屏上，情绪热力图的波动曲线趋于平稳，亚太区域的红点逐一熄灭。系统日志显示，最后一次信号推演已完成，资源分配恢复正常。
　　
　　陈帆收回视线，指尖在控制台轻敲两下。他调出过去四十八小时的逻辑变更快照，逐条核对闭环学习路径。所有权重调整均落在预设区间内，未触发越界警报。他轻点确认键，解除算力封锁指令。
　　
　　“让它继续运行。”他对周婷说，“每十五分钟同步一次状态。”
　　
　　周婷点头，在权限面板中更新策略参数。李航则切换至底层监控界面，检查内存占用与功耗曲线。主机外壳温度已降至常温，震动消失，整套系统进入稳定观测模式。
　　
　　陈帆打开内部通讯，接通楼上实训区。
　　
　　“张磊，把昨天的模拟交易报告发来。”
　　
　　声音传出不到十秒，文件已上传至主控终端。三支学员团队的操作记录整齐排列，收益曲线并列展示。其中一组在二十四小时内实现超额回报17.3%，其余两组分别亏损4.2%和6.8%。
　　
　　他放大第一组的数据流，追踪其决策节点。早盘阶段，该团队并未急于建仓，而是等待情绪热力图中三个关键机构席位连续出现高确定性信号后，才通过跨市场套利模型切入港股与A股联动标的。午后，当系统标注“协同压盘风险上升”时，他们提前平仓，并反向布局防御型资产。
　　
　　整个过程没有依赖自动执行指令，所有操作均由人工判断完成。
　　
　　“他们用了双因子验证。”陈帆说，“不是只看情绪指数，还结合了资金流向滞后周期。”
　　
　　周婷调出成员档案。三人均为金融系大三学生，连续两年参与夜班数据标注任务，累计处理十万两千余条市场行为片段。训练日志显示，他们在过去三个月内复盘了二十七场重大波动事件，从1998年亚洲金融风暴到2015年股灾，每一帧都被拆解为情绪反应、决策延迟与执行效率三项指标。
　　
　　“这不是临场发挥。”她说，“是习惯成了本能。”
　　
　　李航皱眉：“可另外两组为什么失败？”
　　
　　“误读信号强度。”陈帆滑动画面，“他们看到红点就动手，没注意置信度低于阈值。系统提示‘潜在干扰’，但他们忽略了交叉验证环节。”
　　
　　“这就是问题。”李航语气略紧，“我们现在用的可是能‘读心’的机器。新人一旦依赖输出结果，很容易跳过思考过程。万一系统哪天出错，或者被人篡改信号源……”
　　
　　话未说完，陈帆抬手打断。
　　
　　“所以不能直接给权限。”
　　
　　他转向技术界面，下令启动“弟子专属模块”开发流程。目标明确：将二十年来的关键战役决策链提炼封装，形成可调用但不可自动执行的辅助分析库。
　　
　　“叫它‘市场基因库’。”他说，“不许接入实盘接口，只能作为参考依据。”
　　
　　周婷立即着手构建数据结构。她从历史战例中提取出五十六个典型场景，包括美联储政策突变下的跨境对冲、股改时期限售股解禁节奏预判、杠杆牛市中的融资盘崩塌预警等。每个案例都包含原始数据输入、系统分析路径、最终决策动因三项要素。
　　
　　李航负责权限隔离设计。新模块独立于主系统之外，采用物理按键+生物识别双重认证机制。任何调用行为都将生成审计日志，并同步推送至四位核心人员终端。
　　
　　“三个月影子操盘期。”陈帆宣布，“每天提交策略报告，我们四人联合评审。表现稳定者，再接入小额实盘。”
　　
　　

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