李陽的手指在鍵盤上懸停片刻，最終敲下回車。函數分支“multisessioncorrelationcheck”成功加載，係統日誌刷新出一行綠色標記：【模塊更新完成，關聯檢測精度提升至93.6%】。主屏右下角的實時掃描進度條正緩緩推進，七隻持倉股逐一通過風險篩查，無一觸發預警。
就在這時，實驗室門被推開。
陳帆抬頭，看見一位戴銀邊眼鏡的中年***在門口，身後跟著兩名學生模樣的年輕人。他沒起身，隻是將視線從屏幕移開兩秒，又落回數據流上。
“你們就是金融洞察係統團隊？”那人語氣平和，目光掃過三塊並列的顯示器，“我是經濟係的教授。”
張遠迅速調出係統待機界麵，遮住後台運行邏輯。李陽關閉了剛生成的行為分析報告窗口。
“聽說你們用AI做市場預測。”教授走近幾步，站定在主控台前，“準確率很高？”
“我們不做宣傳。”陳帆說，“隻看結果。”
“那我出個題目。”教授從公文包裡取出一份打印件，放在操作台上，“下周滬鋁期貨周線走勢，你們的模型能判斷方向嗎？”
李陽瞥了一眼文件標題：《基於時間序列與季節性因子的有色金屬價格回歸模型——滬鋁案例預測》。下方圖表顯示，未來一周下跌概率為52%。
“你們認為會跌？”陳帆問。
“去庫周期結束，下遊需求疲軟，曆史同期九成概率回調。”教授語氣平穩，“你們要是敢賭上漲，我們可以做個對照實驗。”
張遠看向陳帆。陳帆沒有立刻回應，而是打開係統內嵌的商品期貨分析模塊，輸入“滬鋁”代碼。界麵跳轉，三大維度評分隨即浮現：
【跨市場基差】：現貨貼水收窄，進口窗口關閉，支撐增強→評分8.4/10
【庫存變動】：交易所倉單連續五日下降，降幅超去年同期→評分7.9/10
【持倉結構】：主力多頭席位淨增倉比例達17%，空頭未明顯跟進→評分8.1/10
綜合評估：上漲概率87%。
“我們預測上漲。”陳帆調出推演路徑圖，投影到側牆屏幕上，“驅動因素是政策預期疊加有色板塊輪動。上周銅價已啟動，鋁作為低估值品種，存在補漲空間。”
教授盯著圖表看了幾秒，眉頭微皺。“你們的模型怎麼解釋這種聯動？有沒有協整檢驗？誤差修正項設定是多少？”
“我們不依賴單一統計框架。”陳帆答，“係統融合了基本麵變化速率、資金流向突變點和跨品種相關性動態權重，這些變量在過去兩年訓練中驗證過有效性。”
“可你們無法解釋每一步決策邏輯。”教授聲音略提，“黑箱輸出再準，也不能替代理論推導。”
“您上次發表的文章裡提到，均值回歸適用於穩定周期。”李陽忽然開口，“但今年宏觀波動加大，傳統參數滯後明顯。我們查過您團隊前三個月對‘鋅’和‘螺紋鋼’的預測，偏差分彆達到6.3%和8.1%，而我們的係統同期誤差控製在2.7%以內。”
教授沉默一瞬，隨即點頭：“所以你是說，現實比模型更快？”
“是數據反應速度的問題。”陳帆接道，“你們用周頻數據建模，等得出結論，行情已經走完一半。我們每十五分鐘更新一次因子狀態，捕捉的是趨勢拐點前的信號積累過程。”
教授看著屏幕上的時間軸，上麵密布著不同顏色的標記點，代表係統在過去三個月對各類商品的預測節點。紅色為錯誤，綠色為正確。視野所及，幾乎全是綠。
“那就實戰見真章。”他說，“以這周收盤價為準，誰的判斷更接近實際走勢，算誰贏。”
“可以。”陳帆點頭，“但不是為了爭輸贏。如果您願意，賽後我們可以共享這次推演的數據鏈路。”
教授遲疑了一下：“下周我帶研究生來聽一次技術彙報。”
門關上前，他的背影頓了頓，沒回頭。
房間裡恢複安靜。服務器風扇依舊低鳴，主屏左上角的時間顯示下午兩點四十一分。
“他們根本不懂什麼叫實時響應。”張遠低聲說。
“但他們有學術話語權。”李陽調出係統記錄麵板，開始整理本次交互的日誌，“這場對決不隻是預測比賽，是方**的認可戰。”
陳帆沒說話。他重新打開滬鋁的詳細分析頁，放大最近二十四小時的資金流向熱力圖。一條明顯的主力介入曲線從周二晚間開始抬升，集中在三家營業部席位，且成交分布避開大宗交易時段，呈現典型的漸進吸籌特征。