第(2/3)页

    “还不够。”陈帆调出图形渲染层代码，“人眼看到的，才是真实的响应速度。”

    前端页面仍用的是早期ASP框架，每次刷新都要重新生成整个图表，耗时严重。他在客户端加入一层轻量级缓存，预先加载最近5秒的价格趋势，在本地模拟出动态延伸效果。虽然实际计算仍在后台进行，但视觉上已接近实时追踪。

    项目负责人上午十一点赶到实验室。他没带其他人，手里拎着一份打印的测试计划表。

    “我听说你们换了专线？”他站到主控台前，目光落在显示器上不断跳动的曲线。

    “刚通。”陈帆调出实时监控面板，“目前每秒接收20条数据，预测延迟控制在10秒以内。”

    负责人眯起眼：“比卫星行情快？”

    “传统卫星推送有编码、上行、转发、解码四道环节，端到端延迟普遍在15秒以上。”林悦在一旁补充，“我们直连交易所前置机，路径更短。”

    负责人没说话，只是盯着“陆家嘴”的模拟交易窗口。系统刚刚发出买入信号——早盘量能突增，价格突破昨日高点，委托买盘持续加码。信号发出后第9秒，股价开始拉升。

    “试试压力情况。”

    陈帆启动全速测试，将过去一周的高频波动行情导入模拟环境。系统开始连续接收密集数据流，预测模块高频响应。

    运行到第三分钟，异常出现了。

    一条来自某营业部的错误报单混入数据流：一笔“陆家嘴”的成交价被录为**999.99元**，瞬间拉高均价。预测曲线剧烈上扬，几乎触达自动止损阈值。

    “要爆了！”负责人脱口而出。

    陈帆迅速调出过滤规则模板，参考林悦之前整理的手册内容，在数据预处理层插入标准差校验逻辑：任何偏离过去一分钟均值三个σ以上的数值，自动标记为异常并剔除。

    程序重新运行，那条千位级报价被精准拦截。预测曲线恢复平稳，仅在数据抖动瞬间出现轻微波动，随即回归正常轨道。

    “这招管用。”负责人松了口气。

    接下来的72小时，系统以全速状态持续运行模拟交易。标的锁定“陆家嘴”，策略基于量价共振原理：当成交量突增超过前一时段均值两倍，且价格站稳分时均线之上时建仓；卖出条件设定为涨幅趋缓、卖一档挂单量突然放大。

    三日后，账户虚拟资金从100万增长至118万，复合收益率18%，最大回撤不足4%。

    “比上次高了六个百分点。”负责人看着收益曲线，语气里多了些认可，“响应速度确实压下去了。”

    “专线带来的不只是带宽。”陈帆指着后台日志，“是整个数据闭环的重构。从前我们追着市场跑，现在至少能踩准它的呼吸节奏。”
    第(2/3)页