据注入程序。他选择了2001年全年行情作为测试环境——那一年互联网泡沫彻底破裂，A股长期低迷，是检验系统抗压能力的最佳样本。时间戳设定为当年一月第一个交易日，初始资金池模拟设为五千万。
三小时后，系统重启成功。
数据流再次流动起来，这一次不再杂乱无章。情绪模型的增持建议被送入缓冲区，等待验证；估值模块的减持指令则被优先提交，并附带一份由波动率扩张模型生成的风险评估报告。最终，决策中枢综合三项输入，生成第一条虚拟交易指令：“基于跨市场估值差收敛预期，建议建仓国债期货01合约，仓位比例8.3%。”
指令自动流转至合规审查模块，通过后进入回测执行引擎。
机房陷入短暂沉默。
“它自己做的决定。”张远低声说，声音里带着一丝震动。
李阳盯着流程图，发现整个过程没有一处需要人工干预。从数据感知到策略生成，再到风险复核，所有环节均由系统内部协调完成。“这不是自动化执行，”他说，“这是自主判断。”
陈帆没有回应。他调出另一个界面，屏幕上逐条列出他过去三年积累的操作原则。这些规则最初散落在各个子系统的注释里，后来被他整理成文档，作为团队内部的行为守则。现在，他要将它们嵌入AI的底层逻辑。
第一条：禁止参与任何涉嫌内幕交易的关联操作。
第二条：禁止在无实质基本面支撑的情况下推高资产价格。
第三条：禁止使用杠杆超出本金安全边际……
一共三十七条。
他一条条确认，每输入一条，系统都会进行一次完整性校验。当最后一条写入完毕时，弹窗提示：“伦理框架已锁定，不可绕行。”
“这东西以后不会听我们的命令了。”张远靠在椅背上，“它会按自己的逻辑做事。”
“只要逻辑是对的。”陈帆按下最终确认键。
系统日志更新：**AI决策引擎V1.0正式激活，首轮回测周期：2001年1月—2001年12月，初始资金池：5000万元（虚拟）**。
接下来的几分钟，三人谁都没动。
大屏上，推演进度条缓缓推进。第一季度，系统在科技股暴跌初期保持观望，直到估值进入合理区间才逐步吸纳优质标的；第二季度，当市场情绪再度升温时，它提前减仓，并转入债券与黄金对冲组合；第三季度，面对政策转向信号，它捕捉到
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