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系统在0.8秒内完成数据捕捉,校正单元迅速识别出异常放量,趋势推演模块提前1.2秒发出预警信号。
“买点出现。”
他没有执行交易,只是记录下这个响应节点。
随后几波震荡中,预测线始终贴合实际价格波动,最大延迟压缩至30秒以内。
他切换到模拟盘环境,启用新版预测模块驱动虚拟账户操作。
初始资金一百万,策略仅基于预测信号进行低吸高抛。
第一笔交易发生在十四点零七分。
系统预判股价将在三分钟后触及压力位,提前半分钟发出减仓指令。
实际走势如预期般冲高回落,规避了随后一分钟内的快速回调。
第二笔、第三笔接连成功。
到收盘前半小时,收益曲线稳定上扬。
林悦的消息在这时弹出:“你改了数据路径?”
他看了一眼远程权限日志,她正在查看系统架构图的更新记录。
“不只是路径。”
他回,“我把‘等数据’变成了‘追数据’。”
“所以现在它能在信号出来之前就准备动作?”
“差不多。
就像走路,以前是迈一步停一下,现在学会了小步快跑。”
她没再回复,但他注意到她的设备仍在刷新数据流,且访问深度明显增加,已进入核心参数配置页面。
夜色渐深,服务器风扇持续运转。
他继续优化校正算法,加入成交量变化率作为辅助权重,进一步提升对突发波动的敏感度。
凌晨十二点十七分,最后一轮测试结束。
模拟账户总收益率定格在15%。
二十四笔交易,十八次精准切入,六次小幅偏差,无一次因延迟错失关键点位。
他调出最后一次预测对比图。
实线与虚线几乎重合,仅在某次集合竞价时出现短暂分离,随后又被校正单元拉回轨道。
他放大那段区域,看到系统在分离发生后的第4.3秒启动补偿机制,重新计算未来二十秒的动能区间,并自动推迟了原定的卖出计划。
这不再是被动响应,而是有了预判的余地。
手机震动了一下。
林悦发来一张截图,是她掌上电脑上的预测界面。
绿色虚线平稳前行,右侧标注着“延迟:
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