陳帆關閉了兩個殘留的測試進程，係統內存占用回落到安全範圍。主屏幕上的兩條預測曲線穩定運行，分彆追蹤“陸家嘴”和“深發展”的模擬走勢。他沒有繼續添加新線程，而是調出風控模塊的日誌窗口，逐行檢查最後一次異常觸發時的響應記錄。
林悅的聲音從掌上電腦傳來：“第三隻股票的止損信號延遲了四秒。”
“因為資源爭搶。”陳帆盯著調度器的狀態表，“預測主線程占用了太多計算權重，風控組件被壓到了低優先級隊列。”
她頓了頓：“得讓它獨立出來。”
陳帆沒回應，直接新建了一個守護進程框架，命名為“GuardianCore”。這個新模塊不參與任何預測計算，隻負責監聽價格變動、波動率變化和賬戶回撤數據。一旦檢測到風險閾值臨近，立即執行預設策略，且不受其他線程阻塞影響。
代碼寫完後，他導入了一組曆史極端行情樣本——1998年6月12日，“深發展”盤中突現千手砸單，股價五分鐘內暴跌8.3%。這是當年少見的流動性衝擊案例，也是檢驗風控反應速度的最佳測試場景。
模擬開始。
係統正常推演至第117秒，賣盤突然放大，成交價斷崖式下墜。原版固定止損邏輯在下跌6.2%時才觸發動作，此時已錯過最佳離場時機，虛擬賬戶虧損擴大至13.6%，突破預設上限。
“太慢了。”林悅說。
陳帆切換到新版模塊，重新加載測試環境。這一次，他在風控引擎中加入了“市場活躍度指數”，通過分析過去三十個交易日每分鐘的價格振幅標準差，動態調整止損靈敏度。
當模擬再次進入暴跌階段，係統在股價跌至4.1%時就啟動一級預警，自動將止損閾值從5%收緊至3.5%；跌到6.8%時觸發二級響應，立即平掉七成倉位，並凍結新增交易指令。
最終虧損定格在9.1%，但賬戶最大回撤控製在了預設的10%紅線之內。
“有效。”他說。
林悅翻看後台數據：“你把波動率當成調節閥了。”
“市場安靜的時候可以扛一點波動，真亂起來，就得比誰都快。”他打開參數配置界麵，列出三級響應機製：低於1.5倍標準差維持常規模式；1.5至2.5倍區間自動縮緊止損比例；超過2.5倍則進入熔斷觀察，暫停操作五秒並彈出確認提示。
“這層緩衝能避免誤判。”她補充，“比如錯單或者瞬時報價失真。”
陳帆點頭，隨即導入林悅整理的十二類極端場景，包括政策突發、大戶對倒、通道擁塞等，逐一進行壓力回測。前十一輪測試全部通過，直到第十二輪——三隻個股同時出現劇烈異動，係統因並發負載過高，導致其中一隻股票的風控模塊未能加載最新參數，延遲觸發止損。
警報彈出那一刻，陳帆立刻暫停測試。
“還是耦合太緊。”他說。
林悅看著日誌流：“預測線程卡住了數據通道，Guardian沒法實時更新閾值。”
“那就徹底拆開。”他修改守護進程的通信方式，不再依賴主係統的共享內存池，改為獨立讀取行情接口的數據流。同時為Guardian分配專用CPU核心和內存區域，確保即使主模型崩潰，風控仍能獨立運作。
半小時後，新一輪測試啟動。
三隻股票同步異動，價格劇烈震蕩。第一條曲線跌穿5%時，Guardian毫秒級響應，自動減倉並鎖定交易權限；第二條觸發熔斷機製，在第五秒恢複後根據最新波動率重設閾值；第三條雖有短暫數據抖動，但因設置了σ過濾規則，未產生誤判。
所有標的的最大虧損均被壓製在可控範圍內。
“穩了。”林悅輕聲說。
陳帆保存測試結果，正準備提交報告，實驗室門被推開。
項目負責人走了進來，手裡拿著一份打印件，是剛才最後一次測試的摘要圖表。他站在主控台旁，目光掃過屏幕上並行運行的三組風控日誌。
“你們現在能做到這種程度？”