048 风险控制的验证：安全的保障 (第2/2页)
　　
　　“稳了。”林悦轻声说。
　　
　　陈帆保存测试结果，正准备提交报告，实验室门被推开。
　　
　　项目负责人走了进来，手里拿着一份打印件，是刚才最后一次测试的摘要图表。他站在主控台旁，目光扫过屏幕上并行运行的三组风控日志。
　　
　　“你们现在能做到这种程度？”
　　
　　“不只是止损。”陈帆调出决策追溯界面，“每一次参数调整都有据可查——触发条件来自哪段数据，计算依据是什么公式，执行路径是否合规，全部留痕。”
　　
　　负责人仔细看了几组审计记录，眉头渐渐松开。
　　
　　“机器自己改规则，最怕的就是黑箱。”他说，“但如果每一步都能还原，那就是工具，不是威胁。”
　　
　　“我们不会让系统越界。”陈帆说，“它只是把人为容易忽略的风险点，提前标出来。”
　　
　　负责人沉默片刻，终于点头：“安全不只是最后亏多少，而是整个过程能不能盯得住。”
　　
　　他合上文件夹：“下周科委评审，把这个模块作为核心演示内容。”
　　
　　说完，他转身离开，脚步声在走廊里渐远。
　　
　　门关上后，林悦发来消息：“他认可了。”
　　
　　“还不够。”陈帆打开异常行情库的最后一组数据——1997年亚洲金融风暴期间，港股单日跌幅超10%的案例。他准备将这类系统性风险纳入测试范围，验证Guardian在全球级动荡中的适应能力。
　　
　　“你还想加什么？”她问。
　　
　　“波动率之外的因素。”他敲着键盘，“情绪传导、跨市场联动、流动性枯竭……这些不能只靠数字。”
　　
　　林悦没再说话，只是将自己的掌上电脑切换到远程调试模式，权限等级保持在“协作者”。
　　
　　陈帆开始重构Guardian的输入层，新增三个监测维度：一是关联资产的价格共振情况，二是新闻文本的情绪倾向提取（基于关键词频次统计），三是交易所申报队列的深度变化。这些信号不参与预测，仅用于风险加权。
　　
　　凌晨两点十七分，第一轮综合压力测试完成。
　　
　　在模拟的股灾环境中，系统提前23秒识别出流动性衰减迹象，结合外盘跌幅和舆情升温信号，主动将整体仓位限制下调至30%，并在开盘后十分钟内完成**险持仓的阶梯式退出。
　　
　　最终账户回撤8.9%，远低于同期市场平均跌幅。
　　
　　陈帆靠在椅背上，视线落在屏幕上那条平稳下降的资金曲线。旁边是Guardian的运行状态栏，绿色标识持续闪烁，代表守护进程始终在线。
　　
　　林悦发来一条新消息：“内存占用峰值比之前低12%。”
　　
　　他回复：“因为负担分开了。”
　　
　　“你是在教它什么时候该放手。”她说。
　　
　　陈帆没有回话，而是打开代码注释区，写下一行文字：“风险不是要消灭的敌人，而是必须共处的影子。”
　　
　　然后继续调试下一阶段的参数联动逻辑。
　　
　　窗外夜色深沉，玻璃映出房间里的冷光与跳动的指示灯。服务器风扇低鸣，数据流持续刷新，主屏左侧显示着八只待测股票的监控列表，右侧是Guardian的独立运行界面。
　　
　　陈帆双击其中一只股票的风控配置项，弹出参数调整窗口。他正准备手动输入新的波动率阈值，突然发现Guardian已经根据最新行情自动建议了一组数值。
　　
　　他停顿了一下，手指悬在回车键上方。
　　
　　屏幕右下角，协作者状态依然亮着绿色标记。
　　
　　林悦说：“它开始学着判断了。”