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电话挂断后不到两小时，陈帆已经站在实验室的机柜前。他拆开新到的服务器包装箱，指尖在金属外壳上轻轻一划，确认接口类型与网线匹配。两台奔腾III并排安置在铁架上，风扇空转发出低频嗡鸣。他把银行合同里的执行计划摊在桌上，对照着设备清单一项项打钩。
电源接通，系统启动。他输入管理员账户，开始配置局域网IP。刚完成基础网络拓扑，显示器上的ASP调试窗口突然跳出错误提示：数据库连接失败。他皱眉，切换到服务后台，发现IIS日志里堆满了超时记录。
“不是算力不够，是流程卡住了。”他自语。
他想起林国栋在办公室说的话——“平台要真正跑起来”。光有硬件不行，得让整个链条动起来。他打开代码编辑器，将原本基于Access的存储结构迁移到SQL Server 7.0。数据表重新索引，查询语句逐行优化，删除冗余的嵌套循环。凌晨一点十七分，主页面首次加载出完整的K线图，绿色曲线随着模拟行情缓慢爬升。
他没停下，立刻着手搭建三大功能模块。
“实时行情”需要持续推送数据流。他在服务器端建立缓存队列，每三秒刷新一次前端显示。测试时发现页面频繁重绘导致卡顿，便改用局部更新技术，只刷新变动区域。屏幕右上角的时间戳稳定跳动，股价数字逐个变换，像被无形的手逐一拨动。
“历史回测”模块依赖大量过往数据。他调用过去三个月的手动录入记录，结合OCR识别结果生成测试集。输入某只股票代码后，系统自动拉取其每日收盘价、成交量和基本面参数，生成趋势对比图。当模型成功复现一次五日前的短线波动时，他盯着曲线交汇点看了几秒，敲下回车保存案例。
最难的是“风险评估”。
这个模块要综合波动率、换手异常、资金流向等多个维度打分。他设计了一套加权算法，初始版本完全依赖统计规律。运行测试时，系统对一只正常震荡的地产股标红预警，判定为“**险”。
“问题出在权重分配。”他翻看日志，发现短期波动占比过高，忽略了行业整体稳定性。
他正准备调整参数，门外传来脚步声。林国栋推门进来，身后跟着两名穿灰西装的市科委人员。他们手里拿着文件夹，目光直接落在双屏中央跳动的风险图表上。
“这就是你们做的界面？”其中一人问。
陈帆点头，没有解释太多，直接进入演示。“这是实时行情，数据每三秒同步一次；历史回测可以验证策略有效性；风险评估会自动分析个股潜在隐患。”
他说完，点击某只钢铁股的详情页。系统弹出评分面板，总分68，属于中等偏下风险。
“怎么算出来的？”另一名工作人员问，“有没有考虑政策影响？比如最近会不会出台产能调控？”
林国栋也看着他，没说话。
陈帆没辩解，而是切换到后台参数设置页，调出计算公式列表。“当前版本基于市场行为数据，暂时没接入政策变量。”他顿了顿，“但如果需要，我们可以手动加入权重。”
他当场新建一个“宏观因子”字段，输入“供给侧改革预期”作为标签，设定初始影响值为0.3。系统重新运算，那只钢铁股的风险等级从68降到54，颜色由黄转绿。
林国栋微微颔首：“这样才有参考意义。”
市科委的人交换了个眼神，其中一人掏出手机拍下界面。“比我们之前用的那个专家系统清楚多了，至少知道为什么给这个分。”
陈帆补充：“下一步打算加上行业均值对比。单独看18%的波动率，普通人不知道高低，但如果旁边画一条同行平均线，一眼就能看出是不是异常。”
“你做。”林国栋说，“下周我们要看完整版。”
人走后，他立刻动手。他在数据库里新增一张行业基准表，导入各板块近半年的平均波动、市盈率和资金净流入数据。前端图表增加第二坐标轴，灰色虚线代表行业水平，实线是目标个股。颜色标识也改了规则：低于均值用绿色渐变，持平为黄色，超出30%以上则标红闪烁。
改完已是深夜。他重启服务，连续运行三大模块十二小时，监控日志未出现崩溃或延迟超标。屏幕上，K线图平稳延伸，风险雷达图随数据更新缓慢旋转。
一封邮件在此时弹出。
“中期验收定于下周三上午九点，请提前准备演示材料。”
他看完没回复，而是打开风险评估模块的源码文档，在底部添加一行备注：“需建立政策事件库，实现关键词抓取与权重联动。”
窗外城市早已安静，实验室内只剩服务器风扇的低响。他合上笔记本，却没起身离开。桌角放着半杯凉透的茶水，倒影里屏幕还在闪动。
林国栋临走前的话浮现在耳边：“别只想着把系统做复杂，要想着让人看懂。”
他重新开机，在首页顶部加了一个折叠式帮助栏。点击展开后，列出每个指标的通俗解释，比如“波动率：价格上下跳动的剧烈程度，数值越高越不稳定”。
做完这些，他站起身，关掉主显示器。备用屏仍亮着，显示着当前正在扫描的网页任务编号：第427条新闻解析中。
光标停在“是否立即入库”选项上，状态为“等待确认”。
他伸手按下了回车。