040 准确率的飞跃：系统的完善 (第3/3页)
输出预测路径，三条曲线与真实走势高度重合。
“它不是记住答案。”陈帆说，“是在找规律。”
监督员沉默了几秒，拿起打印纸翻看。“行，我回去就报专家组，把你们的项目等级再提一级。”
人走后，林悦坐在原位没动。她盯着那张模拟收益图看了很久，忽然说：“你是不是已经在想下一步了？”
陈帆没否认。他打开一个新的工程目录，命名为“AutoTrader_Module_Dev”。里面只有一个空白脚本文件，标题写着“Condition_Trigger_Engine_v0.1”。
“现在还不能实盘。”他说，“但我们得先让系统学会自己做决定。”
他启动本地沙盒环境，导入过去一周的模拟行情数据流。设定触发条件：技术面金叉 + 政策指数大于0.8 + 基本面评分高于行业均值。系统首次运行，立刻在一只基建股上生成买入指令——时机精准，但三分钟后又因小幅回调触发止损，造成虚假交易。
误判。
他立即加入动态过滤机制，设置最小波动阈值和持续时间验证。第二次测试，系统等待更久，直到趋势确认才出手。三次模拟操作全部成功，平均持有周期三天，总回报率符合预期。
“还不够稳。”他自语，“但方向对了。”
林悦站起身，走到主机旁看了看散热口的风速指示灯。“你会一直这样下去吗？”她问，“不停地改，不停地试？”
“只要数据还在流动。”他回答。
她点点头，把保温桶留在桌上。“别熬太晚。”
门关上后，实验室只剩机器运转的低鸣。他关闭投影设备，将所有演示资料打包加密，存入“Project_Review_Q2”目录。然后新建文档，标题是《自动化交易风控初设方案》，第一行写着：“第一层防护：指令延迟缓冲机制”。
屏幕左侧，模拟进程仍在运行。右侧，红字“Model Accuracy: 92.3%”依旧醒目。
他喝了口粥，温的。
手指回到键盘，敲下新的一行注释：“当系统开始思考，人才真正看见规则。”