次启动回测，加入这批新标注的数据。这一次，4月中旬的几次提前反应被成功捕获，整体准确率上升至89.3%，更重要的是，信号发出时间普遍提前了一到两天。
他靠在椅背上，揉了揉眼睛。服务器风扇依旧低鸣，硬盘读写灯有节奏地闪烁。他打开系统日志，在最新条目下输入一行字：“政策变量可分级，非结构化信息可通过市场反馈反向验证。”
然后新建一个文档，命名为“DataLink_Analyzer_v1”。这是他计划中的核心组件之一——专门用于挖掘不同维度数据之间隐藏关联的算法引擎。
第一步，他定义三种基础关联模式：同步触发（政策与技术信号同日出现）、前置驱动（政策先于技术变化）、滞后确认（技术走势先行，政策随后跟进）。每种模式都要建立独立的统计模型。
他选择陆家嘴作为首个测试标的。这家公司既有稳定的财务数据，又频繁受到区域政策影响。他导入其第一季度的日线图，叠加财政支出增速曲线和券商净买入量柱状图。
运行分析后，屏幕上跳出一组相关系数。最显著的一条是：每当财政支出同比增幅突破15%，并且券商连续三天净买入超过五千万时，陆家嘴股价在未来一周内上涨的概率高达92%。
这个组合信号从未被单独提取过。
他立刻扩展样本范围，将同样具备“政策敏感+机构持仓集中”特征的十家公司纳入测试池。结果依然稳定，平均预测成功率维持在88%以上。
他开始调整参数灵敏度，试图找到最优阈值。过程中发现一个问题：某些技术指标容易受短期波动干扰，导致假信号频发。比如一次MACD金叉仅维持了半天就被死叉打断。
于是他增加了一个过滤机制：只有当金叉持续超过两个交易日，才视为有效信号。同时引入成交量加权因子，排除无量空涨的情况。
改完之后再跑一遍，误判率明显下降。
此时已是清晨五点，天色微微发亮。他喝了口凉茶，继续调试。
林悦发来一条新消息：“我按你的格式整理了最近一周的潜在政策线索，共七条，已打包上传。”
他下载文件，逐一核对来源。其中一条引起注意：某地方金融办内部会议纪要提到“探索国企债务重组新模式”，虽未公开，但次日就有两家国资背景的企业股价异动。
他把这条加入训练集，标记为“L2级隐性信号”。
就在他准备重新运行全量测试时，系统突然弹出一个异常提示：数据库连接中断。
他立即检查本地服务，发现SQL Server进程意外终止。重启后提示日志损坏，部分索引无法加载。
他眉头一紧，迅速切换到备份路径，尝试恢复昨晚的快照。然而由于夜间同步过程中遭遇短暂断电，最新备份也不完整。
他静了几秒，随即打开命令行工具，手动重建关键索引。一边操作一边调出硬盘健康状态监测程序，确认物理存储单元无损。
四十分钟后，主库恢复正常。
他重新载入所有测试数据，进度条从零开始爬升。
屏幕右下角的时间跳到了六点十二分。
他没有停下，而是打开“DataLink_Analyzer_v1”，在函数入口处添加了一个新的判断分支：“若政策指数跃升超0.5个单位，则自动增强对该时段技术信号的扫描密度”。
代码写完，他按下回车。
程序开始加载训练集，内存占用迅速攀升。资源监控窗口显示，CPU使用率很快稳定在70%以上，硬盘持续读写。
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