張遠的回車鍵剛落下，係統界麵跳出新一版模型加載成功的提示。陳帆的目光掃過三塊屏幕，浦發銀行的持倉收益曲線穩中有升，國債期貨的基差監控未見異常，情緒因子評分維持在中性區間。他沒說話，隻是將鼠標滑輪向下滾動，調出了Level2行情接口的原始數據流窗口。
    “把‘中興通訊’的盤口拉出來。”他說。
    李陽立刻切換頁麵，十檔買賣隊列在副屏展開。時間是上午十點零七分，股價處於昨日收盤價上方1.3%，成交不算活躍，但買一檔掛著三筆百手整數單，賣一檔則不斷被小單吃掉又迅速補上。
    “這掛單太規整了。”陳帆盯著那幾筆始終不動的買單，“誰會在這種位置掛整整一百手，還不撤？”
    李陽放大時間軸，逐幀查看委托變化。每隔四分鍾，同一席位就會在相同價位重新掛出百手買單，而前一筆恰好在此時被撤銷。與此同時，另一個關聯賬戶在賣二、賣三位置頻繁小額拋售，成交量均為五十手或其倍數，價格緊貼買一。
    “不是散戶。”李陽低聲說，“節奏太一致了。我寫個腳本篩一下這種模式。”
    鍵盤敲擊聲隨即響起。張遠也轉過頭來，看著盤口數據。“但它技術形態沒問題啊，MACD金叉剛形成，布林帶開口也在擴大。要是這時候出倉，萬一真是啟動呢？”
    “形態可以做出來。”陳帆調出曆史記錄，“還記得‘四川長虹’那次嗎？也是這種百手對倒，三天後跌停。”
    那是五個月前的事。當時他們還沒接入Level2數據，隻能看到總量成交，看不出細節。如今接口打通，每一筆委托背後的資金動向都暴露得更清晰。
    “現在不一樣了。”陳帆繼續說，“以前我們靠結果判斷，現在要看過程。這些單子沒有衝擊成本，也不急於成交，目的不是買入，而是製造熱度假象。”
    李陽的腳本運行完畢，屏幕上彈出三條標記：
    【異常交易序列01】
    時間：09:48:23  09:52:17
    席位A連續掛撤百手買單3次
    席位B同步賣出50手×6筆
    成交價偏離賣一不足0.05元
    【異常交易序列02】
    時間：10:03:08  10:07:44
    模式重複，新增席位C參與對倒
    期間主力資金淨流出127萬元
    【異常交易序列03】
    當前進行中，強度增強
    “這不是吸籌。”李陽合上分析報告，“這是抬價出貨。”
    張遠盯著自己負責的實盤組合。賬戶裏有8%的資金壓在這隻股上，按當前市值計算接近一百二十萬元。若等到放量下跌再走，至少損失一半。
    “要不要先減一部分？”他問。
    “全部清。”陳帆說，“分五批，每批間隔兩分鍾，用市價單快速完成。別給對手反應時間。”
    指令下達後，係統自動拆解賣出任務。第一筆二十手委托瞬間成交，股價微幅下探。第二筆跟進時，賣一檔已出現大單堆積，流動性開始惡化。
    “有人察覺了。”李陽提醒。
    “那就加快。”陳帆不改語氣，“剩下的三筆連發，跳過等待期。”
    鍵盤敲下確認鍵，最後六十手倉位在四十七秒內全部離場。成交均價比首筆低了0.18元，但整體仍鎖定12%收益。就在最後一筆成交回報返回的同時，主屏右側的消息欄彈出快訊：
    【突發】中興通訊盤中跳水，十分鍾內跌幅達4.2%，成交陡增三倍
    三人沒動。服務器風扇的轉速似乎高了些，空氣裏彌漫著電子設備持續運轉的溫熱氣息。
    “它還在跌。”張遠看著K線圖上的長陰線逐漸拉長，“要是沒清，現在根本出不來。”
    陳帆沒回應。他調出該股過去一周的資金流向對比圖。前三天散戶賬戶新開戶買入占比從31%飆升至64%，而機構席位連續三日淨賣出。與此同時，情緒因子模塊顯示市場對該股的關注度指數上漲27%，但信心評分卻下降11個百分點。
    “熱度上升，信任下降。”他說，“典型的尾聲特征。”
    李陽已經開始整理本次識別邏輯的技術文檔。他將三項關鍵指標固化為規則：一是整百手數高頻掛撤；二是多席位協同對倒且成交價貼近賣一；三是主力資金流向與價格走勢背離。三項同時觸發即視為**險信號。
    “這個模塊得常駐後台。”陳帆看著代碼框裏的新命名——“主力動向分析引擎V1.0”，“以後每十五分鍾掃一次所有持倉股，發現類似模式立即報警。”
    “還要加個自動暫停機製。”李陽補充，“一旦觸發預警，暫停該標的的一切買入操作，直到人工複核。”
    “可以。”陳帆點頭，“另外，生成簡報時帶上席位編號和首次異常時間戳，方便追溯。”
    係統配置界麵隨之更新。新的監控任務被加入計劃列表，定時器設定為每刻鍾執行一輪掃描。當測試運行成功後，一個紅色邊框的彈窗模擬出現：
    【主力動向預警】
    標的：中興通訊（000063）
    風險等級：高
    觸發條件：檢測到連續對倒行為（模式匹配度92%）
    建議動作：暫停建倉，評估持倉
    張遠盯著那個彈窗看了很久。他想起兩天前建倉浦發銀行時的信心滿滿，那種基於數據推演的篤定感曾讓他以為掌握了市場的規律。可今天這一課告訴他，數據本身也可能被操縱，表麵的趨勢背後藏著看不見的手。
    “我們之前太依賴結果導向了。”他說，“漲了就是好信號，跌了才找原因。但現在有了接口，能看到更多中間環節。”
    “這才是真正的優勢。”陳帆說，“別人看K線，我們看訂單流。別人信圖形，我們信行為。”
    李陽調試完最後一個參數，點擊保存。代碼庫同步更新，新模塊正式上線。此時已是下午兩點十八分，距離中興通訊暴跌已過去近一個小時，跌幅擴大至9.3%，多家券商緊急下調評級。
    操作室內一片安靜。三塊屏幕各自顯示著不同的信息流：左側是仍在正常運行的套利模塊狀態，中間是剛剛完成的風險規避記錄，右側則是新引擎生成的第一份實戰簡報。
    陳帆的手指輕輕敲擊桌麵，節奏平穩。他知道，這次避險成功不隻是因為發現了異常，而是整個團隊的認知發生了轉變——從被動響應走向主動偵測，從依賴模型輸出轉向深挖數據源頭。
    “接下來。”他開口，“所有新接入的接口都要做一層行為解析。不能隻拿來用，得知道它能揭示什麽，又可能隱藏什麽。”
    張遠點頭，打開自己的工作台，準備回測過去三個月內其他疑似對倒案例。李陽則繼續優化腳本效率，嚐試將掃描耗時壓縮到三十秒以內。
    就在此時，係統右下角閃過一道淺黃色提示條：
    【新增監控任務完成初始化】
    主力動向分析引擎開始全時段運行
    緊接著，數據庫日誌顯示第一條實時掃描任務已啟動，目標列表包含當前持倉的全部七隻個股。
    李陽伸手調整了一下耳機位置，目光重新落回屏幕。代碼行正在自動滾動，一條新的函數分支被創建，命名為“multisessioncorrelationcheck”。
    他的手指懸在鍵盤上方，正要輸入下一行判定條件。