陳帆的手指在鍵盤上停頓了一瞬，目光鎖在監控界麵上那條短暫跳動的網絡請求曲線上。幾秒前的卡頓已經消失，係統恢複如常，但日誌裡殘留的調用堆積記錄卻沒被抹去。他翻出最近十分鐘的進程調度日誌，逐行比對時間戳。
“又是模型爭資源。”李陽湊過來，盯著屏幕，“趨勢預測剛跑完一輪，波動率模塊緊接著觸發全量掃描，情緒分析也同時拉起數據流——三個高負載任務撞在一起，調度隊列堵死了。”
張遠從另一台終端抬頭：“以前分開跑沒問題，現在集群上線了，反而更緊張？”
“不是資源不夠。”陳帆敲下回車，將異常時段的調用鏈導出，“是它們各自為戰。行情變了，有的模型還在延續舊邏輯輸出信號，新的又壓上來，係統不知道聽誰的。”
他調出昨日一次實盤模擬的操作記錄：趨勢模型建議加倉某科技股，因子篩選也支持買入，可盤口語言模塊捕捉到大單撤單頻次上升，情緒指數同步跌破警戒線，兩個反向信號直接衝突。最終係統未執行任何操作，錯過了最佳窗口。
“我們得建一個中樞。”他說，“不再讓模型單獨發聲，而是由一個上層機製統一判斷，決定哪個信號該被采納，權重多少。”
李陽皺眉：“你是說，讓係統自己決定‘信誰’？”
“對。”陳帆拉開一張白板，快速寫下六大核心模塊名稱：趨勢、波動率、情緒、盤口、因子、狀態轉移。“它們各有擅長。牛市裡趨勢最準，崩盤前情緒領先，震蕩期因子有效。問題是我們一直用固定規則切換，滯後於市場變化。”
張遠思索片刻：“如果能識彆當前處於什麼行情階段，再動態調整權重……”
“那就不是工具了。”李陽接道，“是決策者。”
“先做狀態識彆。”陳帆落筆回車，調出曆史數據對比圖，“用MACD斜率和VIX波動率交叉劃分五類市場環境——震蕩、慢牛、快牛、慢熊、崩盤前兆。每種狀態對應一套初始權重模板。”
他打開配置文件，開始定義參數：
崩盤前兆：情緒模型40%，盤口語言40%，趨勢模型10%
快牛行情：趨勢模型50%，因子模型30%，其餘均攤
震蕩市：因子與波動率各占35%，其他輔助修正
“但這隻是起點。”他說，“模板不能一成不變。市場會騙人，模型也會誤判，必須加入反饋機製。”
李陽立刻明白：“讓每個模型輸出時帶上置信度評分？比如趨勢模型檢測到連續三根K線突破布林帶上軌，同時成交量放大兩倍以上，才給高分。”
“沒錯。”陳帆點頭，“高置信度時段自動提權，低分則降權甚至屏蔽。還要加時間衰減因子，避免某個模型因短期強勢長期主導決策。”
張遠已經開始整理測試方案：“拿2001年互聯網泡沫破裂那段跑一遍。那時候情緒崩得早，趨勢最後才拐頭，正好檢驗權重切換是否及時。”
三人立即分工。李陽負責重構調度引擎，在原有任務隊列之上增加融合層邏輯；張遠準備封閉測試環境，導入兩年曆史分鐘級數據；陳帆則優化狀態識彆算法，確保市場分類準確率不低於88%。
四小時後，第一版融合模型部署完成。李陽啟動測試腳本，係統開始逐日推演。
初期表現平穩。在2001年初的震蕩行情中，因子與波動率模型占據主導，趨勢信號被弱化，持倉結構趨於保守。進入三月，隨著納斯達克持續拉升，快牛狀態激活，趨勢模型權重升至55%，係統逐步增持科技板塊。
但轉折出現在四月中旬。美股見頂回落，A股情緒指標率先轉負，而趨勢線仍在高位徘徊。此時融合層判定進入“崩盤前兆”，迅速下調趨勢權重至15%，同時將情緒與盤口模塊提至35%。
“減倉指令發出了。”張遠盯著交易日誌，“但隻減了三成，不夠果斷。”
陳帆放大時間軸：“問題出在權重切換速度。從趨勢主導到情緒接管，中間有兩天滯後期。等係統真正反應過來，跌幅已經超過8%。”
“置信度反饋太慢。”李陽檢查代碼，“情緒模型雖然報了警，但評分增長曲線太平緩，沒能觸發快速響應。”
“加陡評分斜率。”陳帆修改參數，“當VIX單日跳漲超15%，或主力資金淨流出連續兩小時破百億，直接給滿分置信度。”
第二輪測試開始。
這一次，係統在美股暴跌次日就識彆出危機信號。情緒模塊滿評，盤口異動頻發，融合層瞬間完成權力移交。減倉指令分三批執行，分彆在跌幅5%、7%、9%時觸發，節奏精準。
“最大回撤壓到了12.3%。”張遠讀出結果，“比上次低了五個點。”
“還不夠。”陳帆盯著淨值曲線，“真正的考驗是極端行情下的自洽能力。它不能隻學會逃跑，還得知道什麼時候該堅持。”