p;“好。”陈帆看向张远，“这段时间所有依赖市值因子的策略暂停自动执行，改由人工确认。现有持仓不做大规模调整，但新增仓位必须通过新规则审核。”
张远没立刻回应。他在对比旧策略和模拟新模型的回测结果，眉头一直没松开。
“你觉得有问题？”陈帆问。
“不是模型。”张远指着图表中一段剧烈波动期，“去年互联网泡沫破灭前，也有类似的风格漂移。当时情绪因子提前一个月发出警告，但我们后来把它当成噪声过滤掉了。”
“因为那时候情绪数据源不稳定。”李阳接话，“现在我们有更完整的舆情采集体系。”
“问题是，”陈帆缓缓开口，“我们总以为掌握了规律，其实只是记住了过去的答案。市场永远在进化，而我们的系统如果只学会复刻历史，迟早会被甩掉。”
他说完这句话，办公室陷入短暂沉默。只有服务器风扇低沉的嗡鸣持续不断。
李阳回到终端前，开始编写因子权重动态分配的核心算法。代码行一行刷新，调试日志不断滚动。他在入口处加入了多重校验机制，确保任何一次因子切换都必须经过验证流程。
“第一版监测模块差不多了。”他说话时眼睛没离开屏幕，“IC值每小时更新一次，异常变动会推送到主控台。”
周婷输入完最后一项预警参数，按下回车。大屏右下角多出一个小窗口，实时显示五个主要因子的当前有效性评分。市值因子的柱状图呈暗灰色，数值停留在-0.07。
陈帆站在主控台前，手指轻敲桌面。他的视线反复扫过新上线的监控面板，像是在确认某个尚未显现的信号。
“把过去一年的所有极端行情段重新跑一遍。”他对李阳说，“特别是风格突变的时间点，我要看这套监测机制能不能提前捕捉到转折。”
“马上开始。”李阳启动回测任务，系统加载历史数据包，进度条缓慢推进。
张远仍坐在原位，盯着旧策略与新模型的收益曲线对比图。两条线在前期几乎重合，但从三个月前开始分叉，新模型明显规避了最近一波回撤。
“如果我们早两个月上这个模块……”他喃喃道。
“没有如果。”陈帆打断他，“我们现在做的，是为了下次不再犯同样的错。”
话音落下，主控台突然响起短促的提示音。新上线的监测系统首次触发黄色预警——成长因子的IC值连续两期超过0.12，且科技板块资金流入强度达到阈值。
李阳看了一眼来源标记：“信号来自今日午盘后的集中放量上涨，涉及十七只中小市值成长股。”
“不是偶然。”周婷确认道，“资金路径清晰，节奏一致，背后有组织。”
陈帆没有立即下令调整仓位。他调出这几只股票的股东名单变动记录，逐一看过去。
三分钟后，他开口：“通知交易席，准备建立试验仓。”
“多少？”
“五百万额度，分三批打入。标的锁定在符合高研发支出、营收增速大于30%、且近期出现机构调研记录的公司。”
“用新因子权重？”李阳问。
“用。”陈帆盯着屏幕，“让系统记住这种感觉。”
命令下达后，李阳在后台开启沙盒环境，将新策略映射到模拟账户同步运行。大屏左侧显示实盘操作，右侧则是基于新逻辑的预测路径。
两者起初略有偏差，但在第三个小时后逐渐趋同。