李阳的手指在键盘上悬停片刻，最终敲下回车。函数分支“multi_session_correlation_check”成功加载，系统日志刷新出一行绿色标记：【模块更新完成，关联检测精度提升至93.6%】。主屏右下角的实时扫描进度条正缓缓推进，七只持仓股逐一通过风险筛查，无一触发预警。
就在这时，实验室门被推开。
陈帆抬头，看见一位戴银边眼镜的中年***在门口，身后跟着两名学生模样的年轻人。他没起身，只是将视线从屏幕移开两秒，又落回数据流上。
“你们就是金融洞察系统团队？”那人语气平和，目光扫过三块并列的显示器，“我是经济系的教授。”
张远迅速调出系统待机界面，遮住后台运行逻辑。李阳关闭了刚生成的行为分析报告窗口。
“听说你们用AI做市场预测。”教授走近几步，站定在主控台前，“准确率很高？”
“我们不做宣传。”陈帆说，“只看结果。”
“那我出个题目。”教授从公文包里取出一份打印件，放在操作台上，“下周沪铝期货周线走势，你们的模型能判断方向吗？”
李阳瞥了一眼文件标题：《基于时间序列与季节性因子的有色金属价格回归模型——沪铝案例预测》。下方图表显示，未来一周下跌概率为52%。
“你们认为会跌？”陈帆问。
“去库周期结束，下游需求疲软，历史同期九成概率回调。”教授语气平稳，“你们要是敢赌上涨，我们可以做个对照实验。”
张远看向陈帆。陈帆没有立刻回应，而是打开系统内嵌的商品期货分析模块，输入“沪铝”代码。界面跳转，三大维度评分随即浮现：
【跨市场基差】：现货贴水收窄，进口窗口关闭，支撑增强 → 评分8.4/10
【库存变动】：交易所仓单连续五日下降，降幅超去年同期 → 评分7.9/10
【持仓结构】：主力多头席位净增仓比例达17%，空头未明显跟进 → 评分8.1/10
综合评估：上涨概率87%。
“我们预测上涨。”陈帆调出推演路径图，投影到侧墙屏幕上，“驱动因素是政策预期叠加有色板块轮动。上周铜价已启动，铝作为低估值品种，存在补涨空间。”
教授盯着图表看了几秒，眉头微皱。“你们的模型怎么解释这种联动？有没有协整检验？误差修正项设定是多少？”
“我们不依赖单一统计框架。”陈帆答，“系统融合了基本面变化速率、资金流向突变点和跨品种相关性动态权重，这些变量在过去两年训练中验证过有效性。”
“可你们无法解释每一步决策逻辑。”教授声音略提，“黑箱输出再准，也不能替代理论推导。”
“您上次发表的文章里提到，均值回归适用于稳定周期。”李阳忽然开口，“但今年宏观波动加大，传统参数滞后明显。我们查过您团队前三个月对‘锌’和‘螺纹钢’的预测，偏差分别达到6.3%和8.1%，而我们的系统同期误差控制在2.7%以内。”
教授沉默一瞬，随即点头：“所以你是说，现实比模型更快？”
“是数据反应速度的问题。”陈帆接道，“你们用周频数据建模，等得出结论，行情已经走完一半。我们每十五分钟更新一次因子状态，捕捉的是趋势拐点前的信号积累过程。”
教授看着屏幕上的时间轴，上面密布着不同颜色的标记点，代表系统在过去三个月对各类商品的预测节点。红色为错误，绿色为正确。视野所及，几乎全是绿。
“那就实战见真章。”他说，“以这周收盘价为准，谁的判断更接近实际走势，算谁赢。”
“可以。”陈帆点头，“但不是为了争输赢。如果您愿意，赛后我们可以共享这次推演的数据链路。”
教授迟疑了一下：“下周我带研究生来听一次技术汇报。”
门关上前，他的背影顿了顿，没回头。
房间里恢复安静。服务器风扇依旧低鸣，主屏左上角的时间显示下午两点四十一分。
“他们根本不懂什么叫实时响应。”张远低声说。
“但他们有学术话语权。”李阳调出系统记录面板，开始整理本次交互的日志，“这场对决不只是预测比赛，是方**的认可战。”
陈帆没说话。他重新打开沪铝的详细分析页，放大最近二十四小时的资金流向热力图。一条明显的主力介入曲线从周二晚间开始抬升，集中在三家营业部席位，且成交分布避开大宗交易时段，呈现典型的渐进吸筹特征。
“把这轮数据打上标签。”他对李阳说，“‘政策预期前置资金’，加入训练集。”
李阳新建分类目录，命名存档。张远则在旁边打开回测工具，输入过去一年所有有色金属品种在类似基本面组合下的表现。结果显示，在库存下行+基差收敛+板块联动三项同时满足的情况下，后续一周上涨概率为84.6%，中位涨幅7.3%。
“我们的判断不是孤例。”张远说。
三天后，周五下午三点。
主屏中央弹出结算数据框：
【沪铝主力合约周涨幅：11.2%】
【周初预测方向对比】
陈帆团队：上涨（87%概率） → 正确
经济系模型：下跌（52%倾向） → 错误
侧屏同步生成对比图表。一根绿色柱状图高高耸起，另一根微微向下倾斜。旁边附着系统推演路径与实际K线的重叠图，两条线在周三后基本重合。
就在此时，实验室门再次被推开。
教授独自一人走进来，手里拿着一张A4纸。他站在屏幕前看了一会儿，把纸放在操作台上。
那是他们团队的原始预测文档。他在结论段划了一道红线，旁边手写一行字：“参数失效，需重构输入维度。”
“你们是怎么发现政策信号的？”他问。
“发改委官网公告发布时间。”陈帆调出信息提取模块，“每周二上午十点前后，系统自动抓取关键词。上周出现‘新能源基建提速’，结合电网投资数据上调，判定为利好上游金属。”
“可这种消息通常滞后反映在价格里。”
“所以我们提前监控相关企业的用电量异常。”李阳补充，“电解铝厂用电数据上周环比上升9.4%，说明生产意愿增强。这不是公开信息，是我们通过地方电力平台接口拿到的。”
教授深吸一口气，点了点头。
“下周。”他说，“我带学生过来，听你们讲一次数据源处理流程。”
说完，他转身离开。
房间里没人说话。张远慢慢靠向椅背，手指无意识地摩挲着键盘边缘。李阳开始打包本次对决的所有中间数据，准备导入系统迭代训练库。
陈帆仍坐在主位，目光落在主屏尚未关闭的对比图上。绿色柱体边缘清晰，数值稳定。他知道，这一胜不只是算法的胜利，更是观察尺度的胜利——别人看季度报表，他们看数据诞生的瞬间。
“把这次对话记录归档。”他对李阳说，“分类名称叫‘外部验证_学术挑战’。”
李阳点击确认，文件夹图标沉入数据库深处。系统右下角弹出提示：
【新数据包已入库】
训练任务队列自动追加一项待处理任务
此时，主屏下方的商品监控列表仍在滚动。一条新的异动警报悄然亮起：
【沪铜持仓结构突变】
多头集中度单日上升12.3%
触发条件：跨品种联动监测阈值
张远的目光被吸引过去。他伸手移动鼠标，准备展开详情页。（记住本站网址，Ｗｗｗ．WX52．info，方便下次阅读，或且百度输入“ xs52 ”，就能进入本站）