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049 实时预测的优化

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三分钟后,系统自动生成第一次操作建议:**“陆家嘴”量能突增,“四川长虹”委托失衡,“东方明珠”价格粘滞。**

响应时间显示:**5.1秒**。

他皱眉,手指敲击空格键,重新加载参数。这一次,他手动关闭了非核心监控服务,释放最后一点冗余资源。第三次测试启动。

五条线稳定运行,时间差控制在毫秒级。最终响应时间定格在**4.8秒**。

“成了。”林悦发来消息,“比人快。”

陈帆没回应,而是切换至模拟盘环境,导入过去七十二小时的真实行情序列。系统开始自动执行低吸高抛策略,买入点锁定在成交量突破前一小时均值150%的瞬间,卖出时机则依据委托挂单变化率判定。三小时后,账户收益曲线拉升,最终实现**22%** 的复合增长。

他正准备保存日志,实验室的门被人推开。

项目负责人站在门口,手里拿着一份打印图表,正是刚才那轮测试的收益曲线对比图。他走近主控台,目光扫过并列显示的五条预测线,又看向右侧的延迟统计面板。

“这就是你们现在的反应速度?”

“从接收到信号生成,四点八秒。”陈帆调出全流程可视化界面,屏幕上分段展示数据流入、解析耗时、模型计算和输出延迟,“没有预演,现在跑的就是实时镜像。”

负责人盯着屏幕,沉默了几秒。“传统量化系统,从数据采集到策略输出,平均要三十秒以上。你们……已经跨过临界点了。”

他说完,俯身查看一组审计记录,确认每一笔操作都有明确触发条件和计算依据。随后直起身,语气变了:“这不是辅助工具了。这是……另一种交易方式。”

陈帆点头,没多解释。他知道对方看懂了什么——这不再是一个被动响应的分析系统,而是一个能主动捕捉市场脉搏的实体。

负责人离开后,林悦发来最后一份报告:“内存峰值稳定,五线程并发无溢出风险。”

“辛苦。”他回复。

“别熬太晚。”她退出了协作者模式,连接状态变为灰色。

实验室安静下来。服务器风扇仍在低鸣,指示灯有节奏地闪烁。陈帆调出一个新的代码窗口,开始编写“实盘交易接口”的基础框架。他设定了三层校验机制:指令生成后必须经过风控模块复核、人工确认弹窗拦截、以及时间窗口锁死,防止误操作。

他一条条敲下规则,动作很稳。但


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