陈帆的手指在键盘上停了一瞬，目光从主屏右下角的协作者状态移开。绿色标记还在闪烁，林悦的远程连接未断，但她的消息已经很久没有跳出来。他收回视线，重新聚焦在调度日志上，一行行滚动的数据流映在瞳孔里，像是某种无声的倒计时。
Guardian的守护进程已稳定运行三小时，八只股票的压力测试全部通过。可主预测模块依旧卡在十秒延迟的瓶颈上。他点开一个隐藏层的日志窗口，发现每次行情更新时，数据解析环节都会引发短暂的CPU峰值，像是一道无形的闸门，拦住了后续所有运算节奏。
“不是算力不够。”他低声说，“是路径太绕。”
他新建了一个服务进程，命名为Feed_Decoder。这个轻量级模块不参与任何决策，只负责一件事——把原始行情包从二进制流中快速解码，并写入固定大小的环形缓冲区。内存不再动态分配，避免了频繁的垃圾回收拖慢速度。他将ISDN专线的双通道彻底拆开，一条专用于接收实时报价，另一条独立承载指令回传，信道拥堵的问题就此切断。
林悦的消息弹了出来：“内存占用降了百分之九，CPU负载平稳。”
“够用了。”他回了一句，随即启动首轮测试。
深交所的模拟接口开始推送快照数据，每秒二十条，节奏密集而均匀。Feed_Decoder的处理速度几乎与接收同步，主线程的等待时间从平均八秒压缩到不足两秒。当第一条绿色预测线出现在屏幕上时，系统记录的端到端响应时间为**9.3秒**。
还不够。
他调出多线程框架，准备启用五组并行预测任务。刚启动第三组线程，服务器风扇转速陡然升高，其中一只股票的输出结果滞后超过十五秒，曲线出现明显断层。
“资源争抢又来了。”林悦发来一行字。
陈帆没说话，打开任务管理器，为每个预测子线程绑定独立的CPU核心，并设置优先级标签。关键路径上的线程被赋予最高调度权限，确保不会被后台任务打断。接着，他在启动脚本中加入纳秒级时钟标记，运行过程中持续监测各线程的时间偏差。一旦某一线程落后阈值，系统自动触发重同步机制，强制刷新数据队列。
第二次测试开始。
五条预测线并列推进，分别追踪“陆家嘴”“深发展”“长安汽车”“东方明珠”和“四川长虹”。数据流如雨点般落下，屏幕上的曲线不断微调，每一次波动都紧贴真实行情的边缘。三分钟后，系统自动生成第一次操作建议：**“陆家嘴”量能突增，“四川长虹”委托失衡，“东方明珠”价格粘滞。**
响应时间显示：**5.1秒**。
他皱眉，手指敲击空格键，重新加载参数。这一次，他手动关闭了非核心监控服务，释放最后一点冗余资源。第三次测试启动。
五条线稳定运行，时间差控制在毫秒级。最终响应时间定格在**4.8秒**。
“成了。”林悦发来消息，“比人快。”
陈帆没回应，而是切换至模拟盘环境，导入过去七十二小时的真实行情序列。系统开始自动执行低吸高抛策略，买入点锁定在成交量突破前一小时均值150%的瞬间，卖出时机则依据委托挂单变化率判定。三小时后，账户收益曲线拉升，最终实现**22%** 的复合增长。
他正准备保存日志，实验室的门被人推开。
项目负责人站在门口，手里拿着一份打印图表，正是刚才那轮测试的收益曲线对比图。他走近主控台，目光扫过并列显示的五条预测线，又看向右侧的延迟统计面板。
“这就是你们现在的反应速度？”
“从接收到信号生成，四点八秒。”陈帆调出全流程可视化界面，屏