陈帆的手指还悬在鼠标上方，盯着主屏右下角那条刚刚弹出的警告信息。系统判定新一轮基差机会出现，信号清晰，逻辑闭环完整。他正要开口，张远却先动了。
没有提加仓，也没问要不要再跑一遍流程。张远调出后台数据流，把过去七十二小时的所有套利记录导了出来，连同历史价差波动曲线、成交密度分布图一起拖进分析窗口。他的动作很稳，但敲击键盘的节奏比平时快半拍。
“我想试试看，能不能找出规律。”他说。
李阳从代码界面抬眼：“什么规律？”
“不是单次操作的节奏，是整个过程的共性。”张远指着屏幕上三组并列的折线，“每次偏离发生时，市场状态其实不一样。有的流动性差，有的机构持仓突变，有的是政策预期扰动。但我们每次都用同一套逻辑应对。我在想，能不能反过来——先判断环境，再决定是否介入。”
陈帆靠向椅背，没打断。他知道张远的意思。跨市场套利的成功让他们看到了系统的价值，但也暴露了一个问题：策略模块太依赖预设条件，缺乏对“何时不该出手”的识别能力。
“你想建个筛选器？”陈帆问。
“更像是一个前置模型。”张远点头，“只盯上证50成分股，结合估值、动量和股东结构，提前判断哪些时候容易出现定价偏差。”
李阳皱眉：“三个因子？怎么加权？你有回测数据支撑吗？”
“还没有。”张远坦然承认，“但我可以试。”
陈帆看了他一眼：“那就做。先把框架搭出来，我们一起来调。”
接下来两天，张远几乎没离开过操作台。他把系统里所有与个股相关的底层模块拆解了一遍，参考了波动率计算层的时间序列处理方式，也借用了MACD背离检测中的滑动窗口逻辑。但他没照搬，而是重新定义了输入变量。
第一个因子是“估值分位数”，取每只股票近五年市盈率所处的历史位置；第二个是“动量斜率”，不采用简单涨跌幅，而是通过线性回归拟合最近二十个交易日的价格趋势线，提取斜率值；第三个是“机构持仓集中度”，用前十大流通股东持股比例之和，剔除大股东后计算变动率。
初版模型运行结果并不理想。第一次输出名单里，出现了好几只基本面疲软、短期被炒作的标的。李阳立刻指出问题：“动量因子权重过高，你在追高。”
“我知道。”张远没反驳，“是因为窗口期选得太短，反应滞后。我打算改用动态周期——当价格突破布林带上轨且成交量放大时，自动缩短观察区间，增强敏感性。”
“那你得加上衰减机制。”李阳提醒，“不然容易反复打脸。”
张远记下建议，当晚就把算法重写了一遍。他在趋势判定部分引入了陈帆在国债分析中使用的“持续性验证”逻辑：只有连续两个周期方向一致，才确认趋势成立。同时为每个因子设置置信区间，低于阈值的直接过滤。
第三天清晨，新版本模型首次跑通回测。测试范围是过去两年内上证50成分股中涨幅进入前10%的个股，共47只。模型成功覆盖其中31只，准确率66%，显著高于随机选择。
更关键的是，它避开了大部分“伪强势”行情。比如某白酒股在一季度末因渠道囤货导致短期放量上涨，传统动量策略会误判为启动信号，但该模型因估值已处98%分位而自动排除。
“可以试实盘了。”张远说。
李阳仍持保留意见：“样本量不够大，而且没经历极端行情检验。万一遇到暴跌或停牌呢？”
“那就小规模验证。”陈帆开口，“用社团资金5%，建个模拟组合。不下实单，只走全流程，看信号稳定性。”
三人达成一致。系统接入实时行情后，模型开始每日扫描。第一天无提示，第二天触发两只备选，均因流动性不足被自动过滤。直到第三日早盘，屏幕中央跳出一条醒目标记：
【三因子模型信号激活】
标的：浦发银行（600000）
当前评分：8.3/10
触发原因：估值位于历史低位（23%分位），动量斜率由负转正持续两日，机构持仓集中度环比上升4.7个百分点
“这只股最近很安静。”李阳盯着K线图，“一个月没大涨，也没消息。”
“正因为安静。”张远指着资金流向图，“北向资金连续三天净买入，昨天券商席位挂出大买单，但股价没动。说明有人在吸筹。”
“可财报还没出。”李阳坚持，“现在买等于赌业绩。”
“不是赌。”张远摇头，“是概率博弈。模型不保证一定涨，但告诉我们现在这个位置，上涨的可能性大于下跌。”
陈帆沉默片刻，点了头：“按计划执行。全程监控，七日内若未启动则清零信号。”
账户权限开放后，虚拟组合立即生成。系统将5%资金划入独立单元，锁定浦发银行为唯一持仓目标，等待最佳买入时机。
当天下午两点十八分，盘口出现变化。卖一档挂单量骤减，买二、买三迅速补位，形成阶梯式托单结构。同时成交量温和放大，换手率从0.3%升至0.6%。
“量价配合不错。”张远调出委托队列，“不像砸盘出货。”
“像有人在接。”李阳补充，“但规模不大，可能是自营盘。”
就在此时，系统自动标记：“晨星形态确认”。这是K线组合中常见的底部反转信号，通常出现在下跌末端，由一根长阴线、一根低开十字星和一根阳线构成。模型将其纳入辅助验证条件，一旦匹配，立即提升优先级。
倒计时三分钟后，买入指令发出。虚拟仓位完成建仓，成本价12.47元。
接下来两天，股价小幅震荡上行。第五日开盘，交易所发布上市公司信息披露提示函，提及多家银行即将披露季度财报。午后，财经媒体传出风声，称部分股份制银行业绩超预期。
收盘前半小时，浦发银行突然放量拉升，一笔三千手的大单直接扫掉上方所有卖单。股价冲上涨停板，封单坚决。
龙虎榜尚未公布，但所有人都明白发生了什么。
“净利润同比增17%。”张远看着新闻快讯，“今天刚审计完，明天正式公告。”
李阳盯着屏幕上的收益曲线，缓缓吐出一口气：“提前三个交易日抓到，这不算运气了。”
陈帆打开模型文档，一页页翻阅张远提交的技术说明。从因子选取依据，到权重分配逻辑，再到异常值处理方案，条理清晰，可追溯性强。最关键的是，整个架构留有扩展接口，未来能接入更多维度。
他合上文档，转向张远：“你出师了。”
然后调出资金管理界面，在权限列表中新增一条记录：张远，账户级别A，操作限额30%，风控规则同步生效。
张远没说话。他重新打开了回测程序，把测试周期延长到三年，加入了2008年四季度和2015年股灾阶段的数据段。光标停留在参数调节栏，手指微动，一点点调整动量因子的衰减系数。
李阳站到他身后，看着副屏上滚动的输出结果。“你准备加入波动率修正吗？”他问。
“已经在写了。”张远回，“如果市场整体波动超过阈值，动量信号应该降权。”
李阳点点头，转身走向自己的终端。“那我把这部分代码结构调整一下，提高运算效率。”
陈帆坐在主控台前，目光扫过三个屏幕。左侧是国债期货的基差监控，中间是情绪因子模块的实时评分，右侧则是刚刚生成的“三因子上证50”全样本回测报告。
服务器风扇稳定运转，指示灯绿光流转，行情数据流持续刷新。
张远敲下回车，新一版模型开始加载。