鼠标左键轻点，光标划过待审核框的瞬间，陈帆收回了手指。
屏幕上的申请条目还亮着，李阳提交的“南方冶金网”数据源静静地悬在队列第一行。他没有点击通过，也没有驳回，只是将页面最小化，切回系统主监控界面。行情数据流平稳滚动，几只科技股小幅震荡，市场整体处于休整状态。但他的目光没有落在K线上，而是停在左侧一个刚刚启用的子模块窗口——情绪指数实时评分表。
“刚才那个申请，先放一放。”他说。
张远从座位上抬头，“怎么？又出问题了？”
“不是数据源的问题。”陈帆调出过去三周的异常交易记录，“我们上周清掉了一批边缘爬虫任务，合规是做到了，可也丢了一些信号。你看‘东大软件’，财报前两天突然放量上涨，技术模型没预警，等我们反应过来，主力已经拉完第一波。”
李阳凑近屏幕，“这种票我们以前靠论坛热度和新闻突增能提前半拍发现……现在采集规则收紧，这类信息进不来了。”
“所以得换个方式。”陈帆转向门口，“周婷，你上次做的那个情绪模型，能不能跑个实盘测试？”
周婷站在白板边，手里拿着一支记号笔，闻言点头：“可以。我已经把原始算法优化过了，剔除了低信噪比的数据源，只保留三个核心维度：公开媒体情感倾向、投资者社区发帖密度、机构调研提及频率。权重也重新分配过。”
“别光说参数。”张远插话，“它到底能不能判断真假消息？现在市场上吹概念的太多了。”
“不能百分百，但能识别异常节奏。”周婷走到副控台，调出一组对比图，“比如‘华芯科技’，三天前有自媒体说它拿到国家大基金注资，股价跳空高开。我们的模型当时评分冲到8.7，但注意——机构调研频次没变，主流财经媒体零报道，说明热度来自单一渠道。第二天我们就降到了4.2以下，提示风险积聚。”
陈帆盯着图表，“清华紫光”最近几天的情绪评分曲线正缓慢爬升，今天早盘突然跃升至6.9。
“这票呢？”他问。
“昨晚开始，‘芯片封装’关键词在中小投资者论坛出现频率上升320%，多家地方财经号同步推送类似标题。但深交所互动平台上，公司未回应相关提问，券商研报也没有新增覆盖。”周婷指着数据流，“评分上升全靠舆情驱动，基本面支撑不足。”
李阳皱眉：“可它今天开盘就涨了两个点，资金流入明显。”
“那是试盘。”陈帆低声说，“如果只有技术面信号，我们会误判为趋势启动。但现在加上情绪评分——高而不稳，热而不实——更像是有人在造势。”
他转头看向周婷：“把模型接入预警系统，设成自动提醒，阈值定在6.5以上触发警报。”
“已经连上了。”她打开后台，“从今早九点起，每十分钟刷新一次评分，超出阈值会弹窗并记录日志。”
话音落下不到五分钟，主屏右上角闪出一条红色提示：
【情绪异动预警】
标的：清华紫光
当前评分：7.1（高位波动）
主要驱动：社交媒体集中炒作，消息溯源模糊
张远盯着那串数字，语气变了：“还真动了……”
“还不止。”李阳快速切换数据面板，“Level-2行情显示，买一封单量突然增加，但成交回报里大单占比不足三成，多数是五十万以下的散单拼凑起来的假强势。”
“典型的舆论推升+散户接盘模式。”陈帆站起身，“准备应对方案。”
“要不我们跟一波？”张远试探道，“反正模型能预警退场时机，快进快出，吃个短差。”
“不行。”陈帆摇头，“我们现在不是找机会，是在验证模型。而且一旦进场，就会干扰数据反馈。先观察，不做动作。”
三人沉默下来，紧盯屏幕。十点十七分，清华紫光股价被一笔两千手的买单直接拉起，涨幅瞬间突破5%。交易室里几个社团成员闻讯赶来，有人提议立刻建仓。
“消息都传开了，说是下周要签战略合作，搞先进封装。”一名成员语气兴奋。
“谁传的？”陈帆问。
“好几个公众号都在发，还有微博大V转发。”
“有没有正式公告？或者交易所问询？”
对方摇头。
陈帆回头看向情绪评分——7.8，持续攀升，但构成比例中“自媒体传播强度”占到82%，而“权威信源引用率”仅为9%。
“这不是机会。”他对团队说，“是陷阱。”
他当机立断下达指令：“小仓位买入认沽期权，行权价设在现价下方8%，持仓不超过总资金3%。设置三层止损：一是股价连续十分钟站稳5%以上涨幅，二是公司发布澄清公告延迟超过两小时，三是情绪评分回落至5以下且伴随放量下跌。”
李阳迅速操作下单。张远则调出历史回测数据，对比此次决策与纯技术模型的差异。
“要是只看MACD和布林带，这时候早就金叉入场了。”他喃喃道，“但我们这次反着来……真能对？”
“不是相信直觉。”陈帆盯着不断跳动的评分曲线，“是相信数据结构的变化。当市场的声音比价格走得更快，就意味着有人在讲故事，而不是在做业绩。”
下午收盘，清华紫光收涨6.2%，盘后龙虎榜显示买入席位全是营业部散户集中地，无一家机构现身。
“热度还在。”周婷查看晚间舆情汇总，“今晚又有三家新账号发布深度分析文章，声称掌握内部消息。”
“那就再等等。”陈帆说，“真正的破绽一定会出现在回应环节。”
第二天上午十点，公司官网发布简短声明：“近期市场关于本公司涉足芯片封装领域的传闻均无事实依据，敬请投资者理性决策。”
消息发布的第三分钟，情绪评分从7.6暴跌至3.1。
第十一分钟，股价开始跳水。
第十八分钟，跌幅扩大至7.4%，触发熔断机制临时停牌。
陈帆立即执行平仓指令，期权仓位在恢复交易后的第一时间完成退出，最终实现单笔收益率142%。
整个过程持续不到二十四小时。
主控台上，两张预测曲线并列展开：一条是传统技术模型输出的趋势线，直到暴跌前五分钟仍显示“中性偏强”；另一条是融合情绪因子后的综合评分线，在消息发酵初期即发出黄色预警，澄清公告发布前两小时升级为红色警报。
“准确率差了多少？”张远问。
李阳统计完结果：“单独使用技术模型，对本次回调的预警成功率为29%；加入情绪因子后，提升至89%。误报率下降41%，响应速度平均提前1.8个交易日。”
房间里安静了几秒。
“我之前总觉得这种东西太虚。”张远看着屏幕上仍在缓缓下坠的股价，“情绪……怎么能量化？但现在看，它比某些财务指标还准。”
“因为它反映的是人的行为惯性。”周婷平静地说，“消息真假不重要，重要的是有多少人相信它。只要足够多人信，价格就会动。我们的模型不是预测真相，是捕捉共识形成的过程。”
陈帆没有立刻回应。他重新打开系统架构图，在“数据分析层”下方新增了一个独立模块，命名为“行为认知引擎”。接着，他在调度规则中加入一条强制校验逻辑：所有重大交易决策，必须同时通过技术模型与情绪模型的双重验证，任一模型否决，自动冻结执行权限。
“从今天起，双模型验证机制正式上线。”他说，“不再依赖单一判断路径。”
李阳开始编写接口代码，将情绪评分纳入每日晨会报告自动生成流程。张远则翻出近期其他热门题材股名单，逐一输入模型进行压力测试。周婷站在白板前，记录下本次实战中的关键参数调整项：社交媒体权重上调15%，增加“跨平台同步发布特征”作为炒作识别新指标。
时间接近深夜，服务器风扇依旧低鸣运转。主屏左侧，情绪指数监控列表持续刷新，十几只股票按评分高低排序排列。其中一只医药股突然跃入预警区，评分从4.3跳至6.6，触发系统自动弹窗。
陈帆的目光移了过去。
“怎么了？”李阳察觉到他的停顿。
“这家企业上周刚被药监局约谈，原因还没公布。”陈帆指着企业公告栏，“但现在网上已经开始传‘产品重大突破’，三家不同背景的公众号在同一时间段发文，用词高度相似。”
“要不要启动预案？”张远问。
陈帆的手指悬在键盘上方，尚未敲下确认键。