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    “是数据反应速度的问题。”陈帆接道，“你们用周频数据建模，等得出结论，行情已经走完一半。我们每十五分钟更新一次因子状态，捕捉的是趋势拐点前的信号积累过程。”

    教授看着屏幕上的时间轴，上面密布着不同颜色的标记点，代表系统在过去三个月对各类商品的预测节点。红色为错误，绿色为正确。视野所及，几乎全是绿。

    “那就实战见真章。”他说，“以这周收盘价为准，谁的判断更接近实际走势，算谁赢。”

    “可以。”陈帆点头，“但不是为了争输赢。如果您愿意，赛后我们可以共享这次推演的数据链路。”

    教授迟疑了一下：“下周我带研究生来听一次技术汇报。”

    门关上前，他的背影顿了顿，没回头。

    房间里恢复安静。服务器风扇依旧低鸣，主屏左上角的时间显示下午两点四十一分。

    “他们根本不懂什么叫实时响应。”张远低声说。

    “但他们有学术话语权。”李阳调出系统记录面板，开始整理本次交互的日志，“这场对决不只是预测比赛，是方**的认可战。”

    陈帆没说话。他重新打开沪铝的详细分析页，放大最近二十四小时的资金流向热力图。一条明显的主力介入曲线从周二晚间开始抬升，集中在三家营业部席位，且成交分布避开大宗交易时段，呈现典型的渐进吸筹特征。

    “把这轮数据打上标签。”他对李阳说，“‘政策预期前置资金’，加入训练集。”

    李阳新建分类目录，命名存档。张远则在旁边打开回测工具，输入过去一年所有有色金属品种在类似基本面组合下的表现。结果显示，在库存下行+基差收敛+板块联动三项同时满足的情况下，后续一周上涨概率为84.6%，中位涨幅7.3%。

    “我们的判断不是孤例。”张远说。

    三天后，周五下午三点。

    主屏中央弹出结算数据框：

    【沪铝主力合约周涨幅：11.2%】

    【周初预测方向对比】

    陈帆团队：上涨（87%概率） → 正确

    经济系模型：下跌（52%倾向） → 错误

    侧屏同步生成对比图表。一根绿色柱状图高高耸起，另一根微微向下倾斜。旁边附着系统推演路径与实际K线的重叠图，两条线在周三后基本重合。

    就在此时，实验室门再次被推开。

    教授独自一人走进来，手里拿着一张A4纸。他站在屏幕前看了一会儿，把纸放在操作台上。
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