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“可以。”
陈帆点头,“另外,生成简报时带上席位编号和首次异常时间戳,方便追溯。”
系统配置界面随之更新。
新的监控任务被加入计划列表,定时器设定为每刻钟执行一轮扫描。
当测试运行成功后,一个红色边框的弹窗模拟出现:
【主力动向预警】
标的:中兴通讯(000063)
风险等级:高
触发条件:检测到连续对倒行为(模式匹配度92%)
建议动作:暂停建仓,评估持仓
张远盯着那个弹窗看了很久。
他想起两天前建仓浦发银行时的信心满满,那种基于数据推演的笃定感曾让他以为掌握了市场的规律。
可今天这一课告诉他,数据本身也可能被操纵,表面的趋势背后藏着看不见的手。
“我们之前太依赖结果导向了。”
他说,“涨了就是好信号,跌了才找原因。
但现在有了接口,能看到更多中间环节。”
“这才是真正的优势。”
陈帆说,“别人看K线,我们看订单流。
别人信图形,我们信行为。”
李阳调试完最后一个参数,点击保存。
代码库同步更新,新模块正式上线。
此时已是下午两点十八分,距离中兴通讯暴跌已过去近一个小时,跌幅扩大至9.3%,多家券商紧急下调评级。
操作室内一片安静。
三块屏幕各自显示着不同的信息流:左侧是仍在正常运行的套利模块状态,中间是刚刚完成的风险规避记录,右侧则是新引擎生成的第一份实战简报。
陈帆的手指轻轻敲击桌面,节奏平稳。
他知道,这次避险成功不只是因为发现了异常,而是整个团队的认知发生了转变——从被动响应走向主动侦测,从依赖模型输出转向深挖数据源头。
“接下来。”
他开口,“所有新接入的接口都要做一层行为解析。
不能只拿来用,得知道它能揭示什么,又可能隐藏什么。”
张远点头,打开自己的工作台,准备回测过去三个月内其他疑似对倒案例。
李阳则继续优化脚本效率,尝试将扫描耗时压缩到三十秒以内。
就在此时,系统右下角闪过一道浅黄色提示条:
【新增监控任务完成初始化】
主力动向分析引擎开始全时段运行
紧接着,数据库日志显示第一条实时扫描任务已启动,目标列表包含当前持仓的全部七只个股。
李阳伸手调整了一下耳机位置,目光重新落回屏幕。
代码行正在自动滚动,一条新的函数分支被创建,命名为“mult_eo_correlato_check”
。
他的手指悬在键盘上方,正要输入下一行判定条件。
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