089 AI雏形初现 (第1/2页)
　　
　　陈帆的手指在键盘上停顿了一瞬，目光锁在监控界面上那条短暂跳动的网络请求曲线上。几秒前的卡顿已经消失，系统恢复如常，但日志里残留的调用堆积记录却没被抹去。他翻出最近十分钟的进程调度日志，逐行比对时间戳。
　　
　　“又是模型争资源。”李阳凑过来，盯着屏幕，“趋势预测刚跑完一轮，波动率模块紧接着触发全量扫描，情绪分析也同时拉起数据流——三个高负载任务撞在一起，调度队列堵死了。”
　　
　　张远从另一台终端抬头：“以前分开跑没问题，现在集群上线了，反而更紧张？”
　　
　　“不是资源不够。”陈帆敲下回车，将异常时段的调用链导出，“是它们各自为战。行情变了，有的模型还在延续旧逻辑输出信号，新的又压上来，系统不知道听谁的。”
　　
　　他调出昨日一次实盘模拟的操作记录：趋势模型建议加仓某科技股，因子筛选也支持买入，可盘口语言模块捕捉到大单撤单频次上升，情绪指数同步跌破警戒线，两个反向信号直接冲突。最终系统未执行任何操作，错过了最佳窗口。
　　
　　“我们得建一个中枢。”他说，“不再让模型单独发声，而是由一个上层机制统一判断，决定哪个信号该被采纳，权重多少。”
　　
　　李阳皱眉：“你是说，让系统自己决定‘信谁’？”
　　
　　“对。”陈帆拉开一张白板，快速写下六大核心模块名称：趋势、波动率、情绪、盘口、因子、状态转移。“它们各有擅长。牛市里趋势最准，崩盘前情绪领先，震荡期因子有效。问题是我们一直用固定规则切换，滞后于市场变化。”
　　
　　张远思索片刻：“如果能识别当前处于什么行情阶段，再动态调整权重……”
　　
　　“那就不是工具了。”李阳接道，“是决策者。”
　　
　　“先做状态识别。”陈帆落笔回车，调出历史数据对比图，“用MACD斜率和VIX波动率交叉划分五类市场环境——震荡、慢牛、快牛、慢熊、崩盘前兆。每种状态对应一套初始权重模板。”
　　
　　他打开配置文件，开始定义参数：
　　
　　> 崩盘前兆：情绪模型40%，盘口语言40%，趋势模型10%
　　
　　> 快牛行情：趋势模型50%，因子模型30%，其余均摊
　　
　　> 震荡市：因子与波动率各占35%，其他辅助修正
　　
　　“但这只是起点。”他说，“模板不能一成不变。市场会骗人，模型也会误判，必须加入反馈机制。”
　　
　　李阳立刻明白：“让每个模型输出时带上置信度评分？比如趋势模型检测到连续三根K线突破布林带上轨，同时成交量放大两倍以上，才给高分。”
　　
　　“没错。”陈帆点头，“高置信度时段自动提权，低分则降权甚至屏蔽。还要加时间衰减因子，避免某个模型因短期强势长期主导决策。”
　　
　　张远已经开始整理测试方案：“拿2001年互联网泡沫破裂那段跑一遍。那时候情绪崩得早，趋势最后才拐头，正好检验权重切换是否及时。”
　　
　　三人立即分工。李阳负责重构调度引擎，在原有任务队列之上增加融合层逻辑；张远准备封闭测试环境，导入两年历史分钟级数据；陈帆则优化状态识别算法，确保市场分类准确率不低于88%。
　　
　　四小时后，第一版融合模型部署完成。李阳启动测试脚本，系统开始逐日推演。
　　
　　初期表现平稳。在2001年初的震荡行情中，因子与波动率模型占据主导，趋势信号被弱化，持仓结构趋于保守。进入三月，随着纳斯达克持续拉升，快牛状态激活，趋势模型权重升至55%，系统逐步增持科技板块。
　　
　　但转折出现在四月中旬。美股见顶回落，A股情绪指标率先转负，而趋势线仍在高位徘徊。此时融合层判定进入“崩盘前兆”，迅速下调趋势权重至15%，同时将情绪与盘口模块提至35%。
　　
　　“减仓指令发出了。”张远盯着交易日志，“但只减了三成，不够果断。”
　　
　　陈帆放大时间轴：“问题出在权重切换速度。从趋势主导到情绪接管，中间有两天滞后期。等系统真正反应过来，跌幅已经超过8%。”
　　
　　“置信度反馈太慢。”李阳检查代码，“情绪模型虽然报了警，但评分增长曲线太平缓，没能触发快速响应。”
　　
　　
　　
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