093 数据揭示非理性 (第2/2页)
　　
　　“用股指期货作为空头主力。”她说，“选近月合约，流动性好，冲击成本低。再配上创业板ETF的认沽期权，防范极端上涨带来的追保压力。”
　　
　　李阳补充：“还可以加一层国债逆回购做现金缓冲。每天收盘后释放部分资金进场，既能保持灵活性，又能降低隔夜风险。”
　　
　　陈帆看着模型推演结果。按照当前参数设置，单日最大亏损控制在总资金的1.5%以内，整体风险暴露维持在15%以下。即便市场继续上涨一成，账户也不会触发强制平仓线。
　　
　　“就按这个框架走。”他说，“小仓位试水，每增加百分之五的浮亏，自动减仓一半。不能贪，也不能怕。”
　　
　　张远已经开始核对可用保证金比例。“第一批试仓可以放五十万额度进去，对应三手中证500期货。如果方向正确，后续逐步加码。”
　　
　　“等等。”周婷突然抬头，“我们还得考虑政策变量。万一这时候出台利好，比如降准或者松绑再融资，市场可能直接跳空高开。”
　　
　　“那就把触发条件设得更严一点。”陈帆调出压力测试面板，“加入三个前置判断：一是单日新增开户数是否突破历史峰值；二是公募基金仓位是否普遍超过九成；三是主流财经媒体头条是否连续三天聚焦‘新经济奇迹’。”
　　
　　“一旦这三个信号同时亮起，说明情绪已经彻底失控。”李阳接道，“那时候动手，胜率最高。”
　　
　　“不只是胜率问题。”陈帆盯着屏幕上的模拟曲线，“我们要确保每一次操作都经得起回溯检验。不能靠运气赚钱，那样迟早会输回去。”
　　
　　周婷默默将最终策略文档归档至加密目录，命名为“危机应对_V1”。文件创建时间显示为当晚十点十七分。随后，她在系统日志中添加了一条备注：【做空预案已备，待市场确认顶部结构后激活】。
　　
　　机房内，服务器运转如常。多源行情数据持续流入中枢，每一毫秒都有上千条信息被分类、清洗、存储。新的采集模块运行稳定，自适应识别机制有效应对了多家网站的技术升级。
　　
　　陈帆没有离开座位。他调出创业板估值演变曲线，设定未来七日预测模型。画面中，红色虚线向上延伸，斜率陡峭得近乎垂直。
　　
　　“你觉得它还能撑多久？”李阳问。
　　
　　“不重要。”陈帆轻敲键盘，启动新一轮数据校验，“重要的不是时间，是信号。只要那个信号出现，我们就必须在场。”
　　
　　张远正准备提交第一笔试仓指令，手指悬在回车键上方。周婷的目光停留在风控仪表盘上，瞳孔映着不断跳动的数值。
　　
　　主控台左侧，一组异常波动监测程序悄然上线。它不再依赖单一因子，而是综合成交量突变、舆情热度飙升、股东减持频率等十二项边缘指标，构建了一个全新的预警矩阵。
　　
　　就在这一刻，某只上市仅八个月、尚未实现盈利的芯片概念股，股价再度涨停。其动态市盈率突破1200倍，成交额占所属板块当日总量的6.3%。
　　
　　系统自动将其标红，并生成一条附加注释：【个体极端化趋势显现，建议提高宏观警惕级别】。
　　
　　陈帆缓缓呼出一口气，视线锁定在那行字上。