屏幕上的指令隊列清空，陳帆的手指從鍵盤上收回。係統剛剛完成一輪減倉操作，曲線短暫回升，但持倉組合的整體淨值仍在下墜。他沒有去碰香檳杯，而是調出資產分布圖，目光落在幾隻連續三天收陰的價值股上。
    “不對。”他低聲說。
    李陽聞聲抬頭，正準備關閉壓力測試日誌的窗口又停了下來。“怎麽了？”
    “這些票不該跌成這樣。”陳帆點開其中一隻銀行股的K線，疊加了過去六個月的資金流向，“基本麵沒變，分紅預期穩定，機構持倉也沒鬆動跡象——但它在拖累整個組合。”
    周婷已經站到風控台前，手指快速滑動鼠標，拉出一份因子貢獻度報表。“市值因子這周是負收益，8.3%。”
    張遠湊過來掃了一眼數據：“低市盈率策略全線潰敗？是不是模型參數滯後了？”
    “不是參數問題。”陳帆把時間軸拉長，回放近三十個交易日的因子表現曲線，“你看這裏——兩周前，市值因子的有效性就開始掉頭向下，而成長性和動量因子同步抬升。這不是波動，是趨勢切換。”
    房間裏安靜了幾秒。
    李陽迅速切進後台數據庫，開始構建新的監測邏輯。“要不我做個滾動IC值追蹤？按周頻更新，一旦某個因子連續兩期顯著偏離曆史均值，就觸發預警。”
    “做。”陳帆點頭，“現在就上線。”
    “可我們之前的策略框架就是基於長期有效的市值偏好。”張遠皺眉，“如果這隻是短期輪動呢？現在砍掉權重，等風格切回來，會不會錯失反彈？”
    “如果是輪動，資金不會集中在特定板塊。”周婷調出行業熱力圖，紅色的區塊密集出現在科技、新能源和生物醫藥領域，“北向資金、遊資、甚至部分公募都在調倉。這不是散戶行為，是係統性遷移。”
    陳帆盯著大屏角落剛彈出的一條異動提示：某隻光伏概念股尾盤拉升七個點，換手率突破15%，而當日大盤下跌0.6%。
    “市場在告訴我們它想去哪。”他說，“是我們沒聽懂。”
    他起身走到主控台側麵的白板前，拿起筆畫出係統決策鏈的簡化結構圖。因子層位於最底端，向上連接融合引擎，再輸出交易信號。
    “現在的架構太死。”他圈住因子模塊，“所有輸入都被當作恒定有效處理，頂多調整權重。但如果某個因子本身失效了呢？係統還在拚命加倉，等於踩著刹車往前衝。”
    “你是說……讓它能自我淘汰？”李陽問。
    “不止淘汰，還要能識別主導力量的變化。”陳帆寫下“動態因子池”五個字，“以後不再固定使用哪幾個因子，而是建立一個可替換、可插拔的模塊庫。當監測係統發現某種風格持續占優，就自動提升對應因子的優先級。”
    “那會不會引發震蕩？”張遠提出疑問，“比如今天判斷成長占優，明天又切回價值，係統來回調倉，交易成本壓不住。”
    “所以不能靠單一指標拍板。”陳帆轉向李陽，“你那個IC值監控，加上周婷的資金流分析，再加上波動結構變化——三者交叉驗證。隻有同時滿足兩個以上條件，才啟動因子重配流程。”
    “我可以加個冷卻期。”李陽補充，“每次切換間隔不少於四十八小時，避免高頻抖動。”
    “可以。”陳帆點頭，“先以七十二小時為限，手動幹預過渡。等新模塊跑穩了，再考慮自動化。”
    周婷已經在風控界麵上新建了一個標簽頁，標題暫定為“因子穩定性監控”。“我設個閾值，當任意核心因子的月度IC值低於0.05，或者連續兩周為負，就標黃預警；跌破0.02，直接紅燈停牌。”
    “好。”陳帆看向張遠，“這段時間所有依賴市值因子的策略暫停自動執行，改由人工確認。現有持倉不做大規模調整，但新增倉位必須通過新規則審核。”
    張遠沒立刻回應。他在對比舊策略和模擬新模型的回測結果，眉頭一直沒鬆開。
    “你覺得有問題？”陳帆問。
    “不是模型。”張遠指著圖表中一段劇烈波動期，“去年互聯網泡沫破滅前，也有類似的風格漂移。當時情緒因子提前一個月發出警告，但我們後來把它當成噪聲過濾掉了。”
    “因為那時候情緒數據源不穩定。”李陽接話，“現在我們有更完整的輿情采集體係。”
    “問題是，”陳帆緩緩開口，“我們總以為掌握了規律，其實隻是記住了過去的答案。市場永遠在進化，而我們的係統如果隻學會複刻曆史，遲早會被甩掉。”
    他說完這句話，辦公室陷入短暫沉默。隻有服務器風扇低沉的嗡鳴持續不斷。
    李陽回到終端前，開始編寫因子權重動態分配的核心算法。代碼行一行刷新，調試日誌不斷滾動。他在入口處加入了多重校驗機製，確保任何一次因子切換都必須經過驗證流程。
    “第一版監測模塊差不多了。”他說話時眼睛沒離開屏幕，“IC值每小時更新一次，異常變動會推送到主控台。”
    周婷輸入完最後一項預警參數，按下回車。大屏右下角多出一個小窗口，實時顯示五個主要因子的當前有效性評分。市值因子的柱狀圖呈暗灰色，數值停留在0.07。
    陳帆站在主控台前，手指輕敲桌麵。他的視線反複掃過新上線的監控麵板，像是在確認某個尚未顯現的信號。
    “把過去一年的所有極端行情段重新跑一遍。”他對李陽說，“特別是風格突變的時間點，我要看這套監測機製能不能提前捕捉到轉折。”
    “馬上開始。”李陽啟動回測任務，係統加載曆史數據包，進度條緩慢推進。
    張遠仍坐在原位，盯著舊策略與新模型的收益曲線對比圖。兩條線在前期幾乎重合，但從三個月前開始分叉，新模型明顯規避了最近一波回撤。
    “如果我們早兩個月上這個模塊……”他喃喃道。
    “沒有如果。”陳帆打斷他，“我們現在做的，是為了下次不再犯同樣的錯。”
    話音落下，主控台突然響起短促的提示音。新上線的監測係統首次觸發黃色預警——成長因子的IC值連續兩期超過0.12，且科技板塊資金流入強度達到閾值。
    李陽看了一眼來源標記：“信號來自今日午盤後的集中放量上漲，涉及十七隻中小市值成長股。”
    “不是偶然。”周婷確認道，“資金路徑清晰，節奏一致，背後有組織。”
    陳帆沒有立即下令調整倉位。他調出這幾隻股票的股東名單變動記錄，逐一看過去。
    三分鍾後，他開口：“通知交易席，準備建立試驗倉。”
    “多少？”
    “五百萬額度，分三批打入。標的鎖定在符合高研發支出、營收增速大於30%、且近期出現機構調研記錄的公司。”
    “用新因子權重？”李陽問。
    “用。”陳帆盯著屏幕，“讓係統記住這種感覺。”
    命令下達後，李陽在後台開啟沙盒環境，將新策略映射到模擬賬戶同步運行。大屏左側顯示實盤操作，右側則是基於新邏輯的預測路徑。
    兩者起初略有偏差，但在第三個小時後逐漸趨同。
    周婷在風控台增加了實時比對功能，將每一次係統建議與人工決策並列展示。她發現，在麵對突發跳漲時，新模式更傾向於觀察後續承接力度，而非立即追高。
    “反應變慢了。”她說。
    “不是慢。”陳帆糾正，“是學會了等待證據。”
    夜色漸深，辦公室隻剩幾盞工作燈亮著。其他人陸續離座活動，唯有陳帆仍坐在主控台前，目光鎖定在最新一批進入觀察池的候選股上。
    其中一隻醫療設備企業剛剛發布新型檢測平台，股價午後直線拉升。係統根據成長性評分將其納入推薦列表，但融合層因流動性不足暫時壓下了買入指令。
    李陽注意到這個細節，特意放大了決策日誌。
    “它在權衡。”他低聲說。
    陳帆沒回答。他正看著另一組數據——這隻股票的背後，已有三家券商在二十四小時內出具買入評級，全部提及“技術突破”和“進口替代”。
    他伸手移到鍵盤上方，準備手動介入。
    就在這時，主控台再次響起警報。