陈帆的手指从确认键上抬起，没有停顿，直接在键盘上敲下一行指令。主屏左侧的六个模型状态栏仍在滚动，VWAP测试的数据流刚刚归档，系统资源空闲率回升至七成以上。
“启动全模型巡检。”
命令下达的瞬间，六组预测模块同时开始加载历史日志。屏幕上，置信度曲线逐一展开，时间轴拉回到过去七十二小时。李阳靠在椅背上，眼睛盯着情绪因子模型的输出窗口——那条红线已经连续两天贴着阈值线波动，像一根绷到极限的弦。
“情绪指数还在爬。”他低声说，“昨夜十一点半，社交平台关于‘AI革命’的讨论量突然翻倍，关键词集中出现在几家未盈利的科技公司名称后头。爬虫4.0标记了三十七条异常推文，内容高度雷同，疑似机器刷屏。”
张远调出海外行情面板，纳斯达克成分股的财报更新列表正在自动刷新。一条标红的记录跳了出来：某头部云计算企业，营收同比增长28%，但自由现金流为负，且研发支出中超过六成被列为‘战略投资’，未披露具体用途。
“又是虚增信号。”他说，“这已经是本周第五家。”
陈帆没回应，他的目光落在马尔可夫链趋势模型的日志上。这个模块原本用于捕捉市场状态切换的概率，在最近一次迭代中，它自动提升了“反转”状态的转移权重。此刻，其内部参数显示，当前市场处于“持续扩张”的概率已降至39%，而“剧烈回调”的前置特征匹配度达到81%。
“把周婷的情绪指数参考线调出来。”陈帆说。
大屏中央弹出一张叠加图。创业板平均市盈率曲线在三天内从85倍跃升至89倍，与此同时，情绪指数突破了历史极值点。两条线交汇处，系统自动生成了一个黄色警示框，标注着“非理性共振”。
“不是巧合。”李阳说着，手指划过屏幕，“估值涨得越猛，舆论热度越高，资金反而越往里冲。这不是选股，是赌命。”
张远切换到盘口分析界面，调取过去二十四小时机构席位的交易记录。数据显示，前十大券商自营账户对科技板块的净买入额较上周增长400%，而同期散户资金流入仅增加67%。“主力在加速接货。”他说，“但他们买的不是资产，是预期。”
空气里弥漫着一种低频的紧张感。没有人说话，只有服务器风扇的嗡鸣在房间角落持续回荡。
陈帆站起身，走到主控台边缘，打开融合决策引擎的权限层。这是他在第89章搭建的框架，允许不同模型按权重投票，避免单一信号误导判断。他输入指令：“开启多模型同步验证，红色预警需至少五模块触发。”
系统开始交叉比对。
第一项，估值偏离模型亮起黄灯。A股科技股整体市盈率已超过2000年泡沫顶峰时期的85%分位，若剔除少数盈利企业，实际中位数逼近92倍。
第二项，波动率扩张模型进入高危区间。近五日隐含波动率上升斜率创三年新高，且期权市场出现大量虚值看涨合约集中建仓现象。
第三项，成长因子失效模型报警。过去一个月发布财报的五十二家创业板公司中，三十九家营收增速低于预期，但股价平均上涨23%。
第四项，盘口语言解读模块输出异常结论。系统通过对大宗交易对手方行为模式的分析，发现多个账户在高位挂单后频繁撤单，制造虚假承接力，诱导跟风盘入场。
第五项，情绪指数正式越过红色阈值。网络舆情热度与股价涨幅的相关性达到0.91，历史上每次接近这一数值，随后三个月内均发生大幅回撤。
最后，马尔可夫链模型完成新一轮推演。画面中央跳出概率分布图：未来十四天内，市场向下突破关键支撑位的概率为76.3%，向上延续涨势的概率为21.1%，横盘震荡不足3%。
六盏红灯，同时点亮