清晨七點，實驗室的終端屏幕亮起一行提示：“RealTimePredictor：初始化完成，等待啟動指令。”
陳帆敲下回車鍵，模塊運行狀態從灰色轉為綠色。數據流立即接通，深證行情接口開始推送“陸家嘴”的最新分時數據，每五秒刷新一次。屏幕上，一條虛線緩緩延伸——那是係統對未來價格的預判軌跡。
第一輪預測結果在七點零三分生成：目標價8.72元，實際成交價8.70元，偏差極小。他盯著兩分鐘後的真實走勢，發現股價確實在8.71元附近震蕩上行，模型方向正確。
但第二輪信號出來時，機會已經錯過。
係統提示買入的瞬間，股價已越過8.75元，衝高回落。第三輪、第四輪皆是如此，每次預測滯後一到兩分鐘，等信號落地，市場早已進入下一階段。
他暫停模塊運行，調出後台日誌，在輸入緩衝區發現了堆積的數據包。行情數據以毫秒級頻率湧入，而模型推理周期固定為每五秒一次，導致最新信息被卡在隊列中等待處理。就像一輛準時發車的公交車，不管乘客是否剛到站，都按點開出。
“不是算得慢，是節奏沒對上。”他低聲說。
他打開代碼編輯器，在數據接收層插入時間戳比對邏輯，記錄每一筆原始數據進入係統的時刻，並與預測輸出時間做差值分析。連續測試五輪後，延遲來源清晰浮現：數據預處理耗時波動大，尤其在成交量突增時，清洗和歸一化過程會拖慢整體流程。
他靠在椅背上，閉眼思索。過去依賴曆史回測的模型可以慢慢跑，但實時預測必須跟上市場的呼吸頻率。不能再用“先收完再算”的方式，得讓係統學會邊走邊看。
他重新設計流程結構，將原有一體化的預測引擎拆解為三個獨立單元：數據攝入、時間校正、趨勢推演。核心改動在於新增的“時間序列校正單元”——它不參與最終決策，隻負責估算當前未被處理的數據在未來30秒內的動能方向。
方法采用滑動窗口插值法。係統不再等待完整五秒的數據塊，而是每秒提取一次片段，結合前四秒的趨勢斜率，推測下一時刻的價格加速度。一旦發現實際走勢偏離預測軌道超過閾值，立刻動態調整信號發布時間，提前或延後觸發判斷。
改動完成後，已是下午三點。
他重啟模塊，導入實時數據流。這一次，虛線不再是平緩推進，而是隨著盤口變化頻繁微調，像一隻不斷校準方向的手。
七點十二分，“陸家嘴”突然出現一筆三千手的買單，股價跳漲兩檔。係統在0.8秒內完成數據捕捉，校正單元迅速識彆出異常放量，趨勢推演模塊提前1.2秒發出預警信號。
“買點出現。”
他沒有執行交易，隻是記錄下這個響應節點。隨後幾波震蕩中，預測線始終貼合實際價格波動，最大延遲壓縮至30秒以內。
他切換到模擬盤環境，啟用新版預測模塊驅動虛擬賬戶操作。初始資金一百萬，策略僅基於預測信號進行低吸高拋。
第一筆交易發生在十四點零七分。係統預判股價將在三分鐘後觸及壓力位，提前半分鐘發出減倉指令。實際走勢如預期般衝高回落，規避了隨後一分鐘內的快速回調。
第二筆、第三筆接連成功。到收盤前半小時，收益曲線穩定上揚。
林悅的消息在這時彈出：“你改了數據路徑？”
他看了一眼遠程權限日誌，她正在查看係統架構圖的更新記錄。
“不隻是路徑。”他回，“我把‘等數據’變成了‘追數據’。”
“所以現在它能在信號出來之前就準備動作？”
“差不多。就像走路，以前是邁一步停一下，現在學會了小步快跑。”
她沒再回複，但他注意到她的設備仍在刷新數據流，且訪問深度明顯增加，已進入核心參數配置頁麵。
夜色漸深，服務器風扇持續運轉。他繼續優化校正算法，加入成交量變化率作為輔助權重，進一步提升對突發波動的敏感度。
淩晨十二點十七分，最後一輪測試結束。
模擬賬戶總收益率定格在15%。二十四筆交易，十八次精準切入，六次小幅偏差，無一次因延遲錯失關鍵點位。
他調出最後一次預測對比圖。實線與虛線幾乎重合，僅在某次集合競價時出現短暫分離，隨後又被校正單元拉回軌道。
他放大那段區域，看到係統在分離發生後的第4.3秒啟動補償機製，重新計算未來二十秒的動能區間，並自動推遲了原定的賣出計劃。
這不再是被動響應，而是有了預判的餘地。
手機震動了一下。
林悅發來一張截圖，是她掌上電腦上的預測界麵。綠色虛線平穩前行，右側標注著“延遲：