陳帆的手指在鍵盤上停頓了一瞬，目光鎖在監控界麵上那條短暫跳動的網絡請求曲線上。幾秒前的卡頓已經消失，係統恢複如常，但日誌裏殘留的調用堆積記錄卻沒被抹去。他翻出最近十分鍾的進程調度日誌，逐行比對時間戳。
    “又是模型爭資源。”李陽湊過來，盯著屏幕，“趨勢預測剛跑完一輪，波動率模塊緊接著觸發全量掃描，情緒分析也同時拉起數據流——三個高負載任務撞在一起，調度隊列堵死了。”
    張遠從另一台終端抬頭：“以前分開跑沒問題，現在集群上線了，反而更緊張？”
    “不是資源不夠。”陳帆敲下回車，將異常時段的調用鏈導出，“是它們各自為戰。行情變了，有的模型還在延續舊邏輯輸出信號，新的又壓上來，係統不知道聽誰的。”
    他調出昨日一次實盤模擬的操作記錄：趨勢模型建議加倉某科技股，因子篩選也支持買入，可盤口語言模塊捕捉到大單撤單頻次上升，情緒指數同步跌破警戒線，兩個反向信號直接衝突。最終係統未執行任何操作，錯過了最佳窗口。
    “我們得建一個中樞。”他說，“不再讓模型單獨發聲，而是由一個上層機製統一判斷，決定哪個信號該被采納，權重多少。”
    李陽皺眉：“你是說，讓係統自己決定‘信誰’？”
    “對。”陳帆拉開一張白板，快速寫下六大核心模塊名稱：趨勢、波動率、情緒、盤口、因子、狀態轉移。“它們各有擅長。牛市裏趨勢最準，崩盤前情緒領先，震蕩期因子有效。問題是我們一直用固定規則切換，滯後於市場變化。”
    張遠思索片刻：“如果能識別當前處於什麽行情階段，再動態調整權重……”
    “那就不是工具了。”李陽接道，“是決策者。”
    “先做狀態識別。”陳帆落筆回車，調出曆史數據對比圖，“用MACD斜率和VIX波動率交叉劃分五類市場環境——震蕩、慢牛、快牛、慢熊、崩盤前兆。每種狀態對應一套初始權重模板。”
    他打開配置文件，開始定義參數：
    > 崩盤前兆：情緒模型40%，盤口語言40%，趨勢模型10%
    > 快牛行情：趨勢模型50%，因子模型30%，其餘均攤
    > 震蕩市：因子與波動率各占35%，其他輔助修正
    “但這隻是起點。”他說，“模板不能一成不變。市場會騙人，模型也會誤判，必須加入反饋機製。”
    李陽立刻明白：“讓每個模型輸出時帶上置信度評分？比如趨勢模型檢測到連續三根K線突破布林帶上軌，同時成交量放大兩倍以上，才給高分。”
    “沒錯。”陳帆點頭，“高置信度時段自動提權，低分則降權甚至屏蔽。還要加時間衰減因子，避免某個模型因短期強勢長期主導決策。”
    張遠已經開始整理測試方案：“拿2001年互聯網泡沫破裂那段跑一遍。那時候情緒崩得早，趨勢最後才拐頭，正好檢驗權重切換是否及時。”
    三人立即分工。李陽負責重構調度引擎，在原有任務隊列之上增加融合層邏輯；張遠準備封閉測試環境，導入兩年曆史分鍾級數據；陳帆則優化狀態識別算法，確保市場分類準確率不低於88%。
    四小時後，第一版融合模型部署完成。李陽啟動測試腳本，係統開始逐日推演。
    初期表現平穩。在2001年初的震蕩行情中，因子與波動率模型占據主導，趨勢信號被弱化，持倉結構趨於保守。進入三月，隨著納斯達克持續拉升，快牛狀態激活，趨勢模型權重升至55%，係統逐步增持科技板塊。
    但轉折出現在四月中旬。美股見頂回落，A股情緒指標率先轉負，而趨勢線仍在高位徘徊。此時融合層判定進入“崩盤前兆”，迅速下調趨勢權重至15%，同時將情緒與盤口模塊提至35%。
    “減倉指令發出了。”張遠盯著交易日誌，“但隻減了三成，不夠果斷。”
    陳帆放大時間軸：“問題出在權重切換速度。從趨勢主導到情緒接管，中間有兩天滯後期。等係統真正反應過來，跌幅已經超過8%。”
    “置信度反饋太慢。”李陽檢查代碼，“情緒模型雖然報了警，但評分增長曲線太平緩，沒能觸發快速響應。”
    “加陡評分斜率。”陳帆修改參數，“當VIX單日跳漲超15%，或主力資金淨流出連續兩小時破百億，直接給滿分置信度。”
    第二輪測試開始。
    這一次，係統在美股暴跌次日就識別出危機信號。情緒模塊滿評，盤口異動頻發，融合層瞬間完成權力移交。減倉指令分三批執行，分別在跌幅5%、7%、9%時觸發，節奏精準。
    “最大回撤壓到了12.3%。”張遠讀出結果，“比上次低了五個點。”
    “還不夠。”陳帆盯著淨值曲線，“真正的考驗是極端行情下的自洽能力。它不能隻學會逃跑，還得知道什麽時候該堅持。”
    第三輪測試，他們把起點設在2000年底，完整覆蓋牛熊轉換全過程。
    前半段，係統在慢牛環境中穩步積累收益，因子與趨勢協同良好。進入2001年二季度，市場波動加劇，多個模型頻繁發出矛盾信號。有一次，因子模型因估值合理建議持有，趨勢模型因均線走平提示觀望，而情緒指數驟降觸發減持。
    融合層沒有選擇單一路徑，而是生成了一個折中策略：減持三分之一倉位，剩餘部分維持觀察，並提高盤口監控頻率。
    “這不是機械執行。”李陽低聲說，“它在權衡。”
    第七輪測試結束時，主屏彈出最終報告：全年模擬收益提升14.2%，最大回撤降低6.8個百分點，夏普比率首次突破1.8。
    陳帆滑動鼠標，展開最後一次調倉的決策日誌。係統並未采納任何一個模型的極端建議，而是綜合三項中等強度信號，做出漸進式應對。這種非線性的判斷方式，已超出程序預設的規則邊界。
    “它開始自己做選擇了。”李陽看著代碼運行軌跡，“不再是我們在教它怎麽想，而是它在學著像人一樣權衡利弊。”
    張遠靠在椅背上，望著監控大屏上平穩跳動的資源曲線：“以前我們怕它出錯，所以層層設限。現在……是不是該換個思路？”
    “什麽意思？”李陽問。
    “我們一直在防它犯錯。”張遠指著決策日誌，“可真正的智能，是不是也該允許它冒險？比如在極度悲觀的時候，逆勢加倉？”
    陳帆沒有回答。他的手指在鍵盤邊緣輕輕敲擊，像是在計算某種節奏。
    李陽忽然調出後台日誌：“你們看這個。”
    他放大一段係統內部通信記錄。在一次市場突變中，情緒模型輸出置信度下降，但融合層未立即調低其權重，反而短暫維持高位，直到盤口數據確認恐慌蔓延。
    “它記住了上次誤判的代價。”李陽說，“在等證據。”
    房間安靜下來。服務器風扇聲均勻低鳴，機櫃指示燈有規律地閃爍。
    陳帆重新打開權重配置界麵，刪掉了所有靜態閾值。取而代之的是一組動態學習參數，允許融合層根據曆史決策效果，微調未來權重分配策略。
    “讓它試。”他說，“從今天起，每次調倉都記錄結果，做得對就強化路徑，錯了就修正。不設上限。”
    李陽輸入命令，提交新版本核心模塊。係統彈出權限確認框，要求二次驗證。
    陳帆輸入密碼，按下回車。
    進度條緩緩推進，配置加載完成。主控台跳出一行新提示：
    【決策融合層 v1.0 | 狀態：運行中 | 自主學習模式：啟用】
    張遠站起身，走到大屏前。實時行情圖上，一隻前期熱門股正出現大單密集撤單現象，情緒指數緩慢下滑，趨勢線尚未破位。
    融合層開始計算。
    權重分布圖快速變動：情緒模型占比從20%升至38%，盤口語言模塊同步上浮，趨勢權重緩降，因子模型保持穩定。
    三秒後，係統生成第一條融合指令：
    減持目標倉位的40%，保留底倉，三小時內若無反轉信號，則執行第二階段減倉。
    指令尚未執行，停留在待確認隊列。
    李陽看著那條靜靜等待的命令，忽然開口：“你說它現在是在思考嗎？”
    陳帆的目光落在屏幕上，那條未發出的指令像一道懸而未決的判決。
    他的手指懸在回車鍵上方。