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突发中兴通讯盘中跳水,十分钟内跌幅达4.2%,成交陡增三倍
三人没动。服务器风扇的转速似乎高了些,空气里弥漫着电子设备持续运转的温热气息。
“它还在跌。”张远看着K线图上的长阴线逐渐拉长,“要是没清,现在根本出不来。”
陈帆没回应。他调出该股过去一周的资金流向对比图。前三天散户账户新开户买入占比从31%飙升至64%,而机构席位连续三日净卖出。与此同时,情绪因子模块显示市场对该股的关注度指数上涨27%,但信心评分却下降11个百分点。
“热度上升,信任下降。”他说,“典型的尾声特征。”
李阳已经开始整理本次识别逻辑的技术文档。他将三项关键指标固化为规则:一是整百手数高频挂撤;二是多席位协同对倒且成交价贴近卖一;三是主力资金流向与价格走势背离。三项同时触发即视为**险信号。
“这个模块得常驻后台。”陈帆看着代码框里的新命名——“主力动向分析引擎V1.0”,“以后每十五分钟扫一次所有持仓股,发现类似模式立即报警。”
“还要加个自动暂停机制。”李阳补充,“一旦触发预警,暂停该标的的一切买入操作,直到人工复核。”
“可以。”陈帆点头,“另外,生成简报时带上席位编号和首次异常时间戳,方便追溯。”
;系统配置界面随之更新。新的监控任务被加入计划列表,定时器设定为每刻钟执行一轮扫描。当测试运行成功后,一个红色边框的弹窗模拟出现:
主力动向预警
标的:中兴通讯(000063)
风险等级:高
触发条件:检测到连续对倒行为(模式匹配度92%)
建议动作:暂停建仓,评估持仓
张远盯着那个弹窗看了很久。他想起两天前建仓浦发银行时的信心满满,那种基于数据推演的笃定感曾让他以为掌握了市场的规律。可今天这一课告诉他,数据本身也可能被操纵,表面的趋势背后藏着看不见的手。
“我们之前太依赖结果导向了。”他说,“涨了就是好信号,跌了才找原因。但现在有了接口,能看到更多中间环节。”
“这才是真正的优势。”陈帆说,“别人看K线,我们看订单流。别人信图形,我们信行为。”
李阳调试完最后一个参数,点击保存。代码库同步更新,新模块正式上线。此时已是下午两点十八分,距离中兴通讯暴跌已过去近一个小时,跌幅扩大至9.3%,多家券商紧急下调评级。
操作室内一片安静。三块屏幕各自显示着不同的信息流:左侧是仍在正常运行的套利模块状态,中间是刚刚完成的风险规避记录,右侧则是新引擎生成的第一份实战简报。
陈帆的手指轻轻敲击桌面,节奏平稳。他知道,这次避险成功不只是因为发现了异常,而是整个团队的认知发生了转变——从被动响应走向主动侦测,从依赖模型输出转向深挖数据源头。
“接下来。”他开口,“所有新接入的接口都要做一层行为解析。不能只拿来用,得知道它能揭示什么,又可能隐藏什么。”
张远点头,打开自己的工作台,准备回测过去三个月内其他疑似对倒案例。李阳则继续优化脚本效率,尝试将扫描耗时压缩到三十秒以内。
就在此时,系统右下角闪过一道浅黄色提示条:
新增监控任务完成初始化
主力动向分析引擎开始全时段运行
紧接着,数据库日志显示第一条实时扫描任务已启动,目标列表包含当前持仓的全部七只个股。
李阳伸手调整了一下耳机位置,目光重新落回屏幕。代码行正在自动滚动,一条新的函数分支被创建,命名为“mult_eo_correlato_check”。
他的手指悬在键盘上方,正要输入下一行判定条件。
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