035 算力的释放：模型的进化 (第2/2页)
　　
　　他放大该区间数据，发现模型不仅捕捉到了成交量异动，还识别出多只蓝筹股同步出现买入信号。这不是简单的历史拟合，而是基于多个维度变量的综合推演。
　　
　　他决定做一次回测验证。
　　
　　输入1998年5月1日至15日的全部市场数据，启动独立测试任务。这一次，他手动锁定了外部变量干扰，仅保留基本面与交易行为参数。四十分钟后，结果返回。
　　
　　屏幕上，一个红色标记赫然浮现：“政策利好窗口期：5月19日前后，上证指数涨幅≥5%”。
　　
　　他盯着这行字，眉头微蹙。这个结论太精确了，几乎像是预知未来。他怀疑是否因训练集包含后续数据导致泄露，或是权重分配过度倾斜某一变量。
　　
　　他清空缓存，换用另一组独立样本进行三次重复测试。每次调整初始参数，避免路径依赖。三次结果高度一致，关键节点均指向5月19日。
　　
　　模型稳定性成立。
　　
　　他调出变量贡献度分析图，发现影响判断的主要因素并非单一指标，而是财政支出增速、国债发行节奏与券商净买入量的协同变化。这三者在过去两周内同时出现拐点，被模型识别为“复合型政策驱动信号”。
　　
　　他的手指悬在键盘上方，迟迟未落。
　　
　　就在这时，手机震动起来。
　　
　　来电显示是林悦。
　　
　　他接通，声音很轻：“喂。”
　　
　　“你预测的‘5·19行情’，真的会发生吗？”她的语气不像在质疑，更像是在确认某种预感。
　　
　　他望着屏幕上的回测图，沉默了几秒。
　　
　　“三天后，就知道了。”他说完，挂断电话。
　　
　　房间里又只剩下机器运转的声音。他打开系统日志，在最新条目下输入备注：“算力释放，模型初具认知能力。”
　　
　　然后新建一个文档，命名为“Policy_Detection_Model_V1”。他开始拆解当前模型的决策逻辑，准备构建专门用于政策敏感度分析的子模块。第一步是定义政策事件的量化标准：央行公告、财政部发文、交易所规则变更……每一类都要转化为可计算的数据特征。
　　
　　他刚写下第一条规则，手机再次响起。
　　
　　这次是短信。
　　
　　林悦发来一组数字：今日沪深两市新增开户数同比增长47%，单日成交额突破80亿，创年内新高。
　　
　　他看完，没有回复。起身走到服务器旁，检查硬盘读写状态。主存储单元运行正常，备份链路也已同步开启。他拔下U盘，放入抽屉锁好。
　　
　　回到电脑前，他重新加载预测任务，加入最新数据流。进度条再次启动，缓缓向前推进。
　　
　　荧光映在他的脸上，眼神专注而清醒。
　　
　　风扇低声旋转，主机面板上的指示灯有节奏地闪烁。
　　
　　他敲下最后一行代码，按下回车。