李陽的手指在鍵盤上懸停片刻，最終敲下回車。函數分支“multisessioncorrelationcheck”成功加載，係統日誌刷新出一行綠色標記：【模塊更新完成，關聯檢測精度提升至93.6%】。主屏右下角的實時掃描進度條正緩緩推進，七隻持倉股逐一通過風險篩查，無一觸發預警。
    就在這時，實驗室門被推開。
    陳帆抬頭，看見一位戴銀邊眼鏡的中年***在門口，身後跟著兩名學生模樣的年輕人。他沒起身，隻是將視線從屏幕移開兩秒，又落回數據流上。
    “你們就是金融洞察係統團隊？”那人語氣平和，目光掃過三塊並列的顯示器，“我是經濟係的教授。”
    張遠迅速調出係統待機界麵，遮住後台運行邏輯。李陽關閉了剛生成的行為分析報告窗口。
    “聽說你們用AI做市場預測。”教授走近幾步，站定在主控台前，“準確率很高？”
    “我們不做宣傳。”陳帆說，“隻看結果。”
    “那我出個題目。”教授從公文包裏取出一份打印件，放在操作台上，“下周滬鋁期貨周線走勢，你們的模型能判斷方向嗎？”
    李陽瞥了一眼文件標題：《基於時間序列與季節性因子的有色金屬價格回歸模型——滬鋁案例預測》。下方圖表顯示，未來一周下跌概率為52%。
    “你們認為會跌？”陳帆問。
    “去庫周期結束，下遊需求疲軟，曆史同期九成概率回調。”教授語氣平穩，“你們要是敢賭上漲，我們可以做個對照實驗。”
    張遠看向陳帆。陳帆沒有立刻回應，而是打開係統內嵌的商品期貨分析模塊，輸入“滬鋁”代碼。界麵跳轉，三大維度評分隨即浮現：
    【跨市場基差】：現貨貼水收窄，進口窗口關閉，支撐增強 → 評分8.4/10
    【庫存變動】：交易所倉單連續五日下降，降幅超去年同期 → 評分7.9/10
    【持倉結構】：主力多頭席位淨增倉比例達17%，空頭未明顯跟進 → 評分8.1/10
    綜合評估：上漲概率87%。
    “我們預測上漲。”陳帆調出推演路徑圖，投影到側牆屏幕上，“驅動因素是政策預期疊加有色板塊輪動。上周銅價已啟動，鋁作為低估值品種，存在補漲空間。”
    教授盯著圖表看了幾秒，眉頭微皺。“你們的模型怎麽解釋這種聯動？有沒有協整檢驗？誤差修正項設定是多少？”
    “我們不依賴單一統計框架。”陳帆答，“係統融合了基本麵變化速率、資金流向突變點和跨品種相關性動態權重，這些變量在過去兩年訓練中驗證過有效性。”
    “可你們無法解釋每一步決策邏輯。”教授聲音略提，“黑箱輸出再準，也不能替代理論推導。”
    “您上次發表的文章裏提到，均值回歸適用於穩定周期。”李陽忽然開口，“但今年宏觀波動加大，傳統參數滯後明顯。我們查過您團隊前三個月對‘鋅’和‘螺紋鋼’的預測，偏差分別達到6.3%和8.1%，而我們的係統同期誤差控製在2.7%以內。”
    教授沉默一瞬，隨即點頭：“所以你是說，現實比模型更快？”
    “是數據反應速度的問題。”陳帆接道，“你們用周頻數據建模，等得出結論，行情已經走完一半。我們每十五分鍾更新一次因子狀態，捕捉的是趨勢拐點前的信號積累過程。”
    教授看著屏幕上的時間軸，上麵密布著不同顏色的標記點，代表係統在過去三個月對各類商品的預測節點。紅色為錯誤，綠色為正確。視野所及，幾乎全是綠。
    “那就實戰見真章。”他說，“以這周收盤價為準，誰的判斷更接近實際走勢，算誰贏。”
    “可以。”陳帆點頭，“但不是為了爭輸贏。如果您願意，賽後我們可以共享這次推演的數據鏈路。”
    教授遲疑了一下：“下周我帶研究生來聽一次技術匯報。”
    門關上前，他的背影頓了頓，沒回頭。
    房間裏恢複安靜。服務器風扇依舊低鳴，主屏左上角的時間顯示下午兩點四十一分。
    “他們根本不懂什麽叫實時響應。”張遠低聲說。
    “但他們有學術話語權。”李陽調出係統記錄麵板，開始整理本次交互的日誌，“這場對決不隻是預測比賽，是方**的認可戰。”
    陳帆沒說話。他重新打開滬鋁的詳細分析頁，放大最近二十四小時的資金流向熱力圖。一條明顯的主力介入曲線從周二晚間開始抬升，集中在三家營業部席位，且成交分布避開大宗交易時段，呈現典型的漸進吸籌特征。
    “把這輪數據打上標簽。”他對李陽說，“‘政策預期前置資金’，加入訓練集。”
    李陽新建分類目錄，命名存檔。張遠則在旁邊打開回測工具，輸入過去一年所有有色金屬品種在類似基本麵組合下的表現。結果顯示，在庫存下行+基差收斂+板塊聯動三項同時滿足的情況下，後續一周上漲概率為84.6%，中位漲幅7.3%。
    “我們的判斷不是孤例。”張遠說。
    三天後，周五下午三點。
    主屏中央彈出結算數據框：
    【滬鋁主力合約周漲幅：11.2%】
    【周初預測方向對比】
    陳帆團隊：上漲（87%概率） → 正確
    經濟係模型：下跌（52%傾向） → 錯誤
    側屏同步生成對比圖表。一根綠色柱狀圖高高聳起，另一根微微向下傾斜。旁邊附著係統推演路徑與實際K線的重疊圖，兩條線在周三後基本重合。
    就在此時，實驗室門再次被推開。
    教授獨自一人走進來，手裏拿著一張A4紙。他站在屏幕前看了一會兒，把紙放在操作台上。
    那是他們團隊的原始預測文檔。他在結論段劃了一道紅線，旁邊手寫一行字：“參數失效，需重構輸入維度。”
    “你們是怎麽發現政策信號的？”他問。
    “發改委官網公告發布時間。”陳帆調出信息提取模塊，“每周二上午十點前後，係統自動抓取關鍵詞。上周出現‘新能源基建提速’，結合電網投資數據上調，判定為利好上遊金屬。”
    “可這種消息通常滯後反映在價格裏。”
    “所以我們提前監控相關企業的用電量異常。”李陽補充，“電解鋁廠用電數據上周環比上升9.4%，說明生產意願增強。這不是公開信息，是我們通過地方電力平台接口拿到的。”
    教授深吸一口氣，點了點頭。
    “下周。”他說，“我帶學生過來，聽你們講一次數據源處理流程。”
    說完，他轉身離開。
    房間裏沒人說話。張遠慢慢靠向椅背，手指無意識地摩挲著鍵盤邊緣。李陽開始打包本次對決的所有中間數據，準備導入係統迭代訓練庫。
    陳帆仍坐在主位，目光落在主屏尚未關閉的對比圖上。綠色柱體邊緣清晰，數值穩定。他知道，這一勝不隻是算法的勝利，更是觀察尺度的勝利——別人看季度報表，他們看數據誕生的瞬間。
    “把這次對話記錄歸檔。”他對李陽說，“分類名稱叫‘外部驗證學術挑戰’。”
    李陽點擊確認，文件夾圖標沉入數據庫深處。係統右下角彈出提示：
    【新數據包已入庫】
    訓練任務隊列自動追加一項待處理任務
    此時，主屏下方的商品監控列表仍在滾動。一條新的異動警報悄然亮起：
    【滬銅持倉結構突變】
    多頭集中度單日上升12.3%
    觸發條件：跨品種聯動監測閾值
    張遠的目光被吸引過去。他伸手移動鼠標，準備展開詳情頁。