040 准确率的飞跃：系统的完善 (第2/3页)
置信区间：[91.7%, 92.9%]
过拟合检测：未发现显著偏差
建议版本标记：Model V2.1
陈帆抬起手，在键盘上方停顿两秒，然后敲下一行指令：“UPDATE MODEL_TAG TO ‘V2.1_ACCURACY_LEAP’”。
红字随即出现在系统首页顶部，像一道划破沉寂的印记。
他还没来得及保存截图，手机震动了一下。林悦发来消息：“你睡了吗？”
他回复：“刚跑完回测，准确率定格在92.3%。”
几乎是秒回，她问：“能让我看看过程吗？”
半小时后，林悦推门进来，手里拎着一个保温桶。她把盖子打开，热粥的气味散出来。“你昨晚肯定没吃东西。”她说。
陈帆没接话，只是把投影仪连上主机。屏幕上缓缓展开一组图表：左侧是5月19日前六小时的政策关键词热度曲线，右侧是对标普五百指数异动的相关性分析，中间一条虚线标注着系统发出预警的时间节点——早于大盘拉升整整四十七分钟。
“这不是巧合。”他说，“我们捕捉到了信息传导的节奏。”
林悦看着图，眉头微蹙。“可这些数字……真的能变成钱吗？”
房间安静下来。市科委派驻的技术监督员正好在这时走进来，听见了最后一句。他站在门口笑了笑：“小姑娘问得好啊。你们这套系统，除了写报告，还能干什么？”
陈帆没有急于解释。他切换界面，调出一段历史行情模拟：1997年8月，某只地产股在政策利好发布前出现资金预埋迹象。系统根据相似模式匹配，提前两天标记该股为“高概率响应标的”，并在实际涨幅启动初期给出买入信号。
“如果当时有账户，按这个信号操作，十五个交易日收益率是41.6%。”他说。
监督员凑近了些，指着屏幕：“这能复制吗？我不懂代码，我就想知道，下次还能不能打出这样的结果？”
陈帆点头，新建一个测试任务，输入三个独立的历史事件：1996年降息、1997年国债风波、1998年初信贷松动。系统自动提取特征向量，五分钟后
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