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。