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063 引入波动率因子(第2页)

十一时零三分,股价冲高至9.8%,距离涨停仅差0.2个百分点。大量跟风盘涌入,成交量持续放大。许多技术指标已显示严重超买,市场情绪明显过热。

;然而,就在所有人以为要封板之际,抛压再度袭来。

百手级别的卖单接连出现,集中在买一档位置精准砸盘。每一笔成交后都有短暂拉升动作,制造出反弹假象,引诱抄底盘进场,随即又是一轮打压。

整个过程如同绞肉机。

陈帆紧盯波动率曲线。尽管价格上下剧烈波动,但BVP值始终保持高位运行,未见回落迹象。这意味着市场的真实不稳定性仍在累积,而非释放。

“这才是真正的战场。”他说,“我们赚的就是这段混乱的钱。”

十二点四十七分,午盘休市前最后一分钟,系统完成最后一次对冲调整。空头仓位剩余三分之二,期货对冲比例稳定在1.6:1。账户浮盈重新转正,净收益达到3.1%。

下午开盘后,震荡依旧。

十三点二十六分,交易所公布当日龙虎榜数据。“深万科”上榜,买方席位中出现两家知名游资,而卖方则以机构专用账户为主。

“明白人在出货。”张远冷笑,“外面还以为是强强对决。”

十四点十八分,股价最后一次冲高失败,开始稳步下行。期间虽有零星反抗,但买盘力量明显衰竭。最终收盘上涨2.1%,全天振幅高达11%,创下近两个月新高。

系统日志自动生成复盘报告:

>&bp;操作周期09:40&bp;-&bp;15:00

>&bp;最大回撤-4.3%

>&bp;最终净收益+6.4%

>&bp;关键决策点三次动态对冲调整,一次主动减仓

>&bp;事件标签首例波动率驱动型成功避险

张远靠回椅背,长舒一口气:“这钱……赚得太硬核了。”

李阳已经开始拆解本次运行中的延迟瓶颈。他在本地缓存层新增了一个时间戳校准机制,确保Level-2数据帧与本地时钟误差控制在十毫秒以内。只有这样,波动率计算才能准确捕捉到毫秒级的价格跳跃。

“下一步得把BVP扫描嵌入实时队列。”他说,“现在还是手动触发,太慢了。”

陈帆没接话。他正将“VolatltFactor_v1.0”模块提交进系统主干分支。代码注释里写着:“基于滚动标准差与隐含价差差异构建的初级风险预警因子,适用于流动性充足、盘**跃的主板个股。”

提交成功的提示弹出后,他调出“深万科”的完整走势回放。画面上,绿色的BVP曲线始终领先于价格剧烈波动约十五到二十分钟。每一次拐点,都精准对应着盘口异动的发生时刻。

“它提前看见了风暴。”他说。

张远凑过来,指着其中一段:“你看这里,价格还在涨,但波动率已经开始钝化,说明内部能量在耗尽。”

“下次遇到这种情况,就可以反向操作了。”李阳补充,“不只是做空,也能抓反转。”

陈帆点点头,手指滑动屏幕,将整段数据保存为典型案例,归类至“风险识别波动蓄势”目录下。

实验室灯光依旧明亮,三台显示器同步刷新着全市场扫描结果。新的监测任务已在后台启动,每三十秒轮询一次五百只成分股的BVP状态,一旦触发阈值,便会弹出预警窗口。

李阳站起身,走到打印机前取出一叠刚输出的算法效率测试表。纸张还带着余温,边缘微微卷曲。他扫了一眼数据,发现滚动标准差的计算耗时比预期高出18%。

“得换一种迭代方式。”他低声说,“现在的算法在高频率场景下会拖累整体响应速度。”

陈帆正在重写一段内存分配逻辑,听到后抬起头:“试试分段缓存,把最近两小时的数据块预加载进RAM。”

张远忽然指向主屏:“等等,有个票动了。”

画面中央,一只原本横盘的蓝筹股突然跳出黄色预警框,BVP指数在三十秒内从62%飙升至89%,同时成交量陡增三倍。

三人同时坐直身体。

陈帆的手已经移向键盘。

李阳抓起笔准备记录参数变更。

张远盯着盘口明细,嘴里念出数字:“买一档新增四百手……不对,撤了。又来一波……这节奏和刚才‘深万科’一模一样。”

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