048 风险控制的验证：安全的保障（1 / 1）

陈帆关闭了两个残留的测试进程，系统内存占用回落到安全范围。主屏幕上的两条预测曲线稳定运行，分别追踪“陆家嘴”和“深发展”的模拟走势。他没有继续添加新线程，而是调出风控模块的日志窗口，逐行检查最后一次异常触发时的响应记录。

林悦的声音从掌上电脑传来：“第三只股票的止损信号延迟了四秒。”

“因为资源争抢。”陈帆盯着调度器的状态表，“预测主线程占用了太多计算权重，风控组件被压到了低优先级队列。”

她顿了顿：“得让它独立出来。”

陈帆没回应，直接新建了一个守护进程框架，命名为“Guardian_Core”。这个新模块不参与任何预测计算，只负责监听价格变动、波动率变化和账户回撤数据。一旦检测到风险阈值临近，立即执行预设策略，且不受其他线程阻塞影响。

代码写完后，他导入了一组历史极端行情样本——1998年6月12日，“深发展”盘中突现千手砸单，股价五分钟内暴跌8.3%。这是当年少见的流动性冲击案例，也是检验风控反应速度的最佳测试场景。

模拟开始。

系统正常推演至第117秒，卖盘突然放大，成交价断崖式下坠。原版固定止损逻辑在下跌6.2%时才触发动作，此时已错过最佳离场时机，虚拟账户亏损扩大至13.6%，突破预设上限。

“太慢了。”林悦说。

陈帆切换到新版模块，重新加载测试环境。这一次，他在风控引擎中加入了“市场活跃度指数”，通过分析过去三十个交易日每分钟的价格振幅标准差，动态调整止损灵敏度。

当模拟再次进入暴跌阶段，系统在股价跌至4.1%时就启动一级预警，自动将止损阈值从5%收紧至3.5%；跌到6.8%时触发二级响应，立即平掉七成仓位，并冻结新增交易指令。

最终亏损定格在9.1%，但账户最大回撤控制在了预设的10%红线之内。

“有效。”他说。

林悦翻看后台数据：“你把波动率当成调节阀了。”

“市场安静的时候可以扛一点波动，真乱起来，就得比谁都快。”他打开参数配置界面，列出三级响应机制：低于1.5倍标准差维持常规模式；1.5至2.5倍区间自动缩紧止损比例；超过2.5倍则进入熔断观察，暂停操作五秒并弹出确认提示。

“这层缓冲能避免误判。”她补充，“比如错单或者瞬时报价失真。”

陈帆点头，随即导入林悦整理的十二类极端场景，包括政策突发、大户对倒、通道拥塞等，逐一进行压力回测。前十一轮测试全部通过，直到第十二轮——三只个股同时出现剧烈异动，系统因并发负载过高，导致其中一只股票的风控模块未能加载最新参数，延迟触发止损。

警报弹出那一刻，陈帆立刻暂停测试。

“还是耦合太紧。”他说。

林悦看着日志流：“预测线程卡住了数据通道，Guardian没法实时更新阈值。”

“那就彻底拆开。”他修改守护进程的通信方式，不再依赖主系统的共享内存池，改为独立读取行情接口的数据流。同时为Guardian分配专用CPU核心和内存区域，确保即使主模型崩溃，风控仍能独立运作。

半小时后，新一轮测试启动。

三只股票同步异动，价格剧烈震荡。第一条曲线跌穿5%时，Guardian毫秒级响应，自动减仓并锁定交易权限；第二条触发熔断机制，在第五秒恢复后根据最新波动率重设阈值；第三条虽有短暂数据抖动，但因设置了σ过滤规则，未产生误判。

所有标的的最大亏损均被压制在可控范围内。

“稳了。”林悦轻声说。

陈帆保存测试结果，正准备提交报告，实验室门被推开。

项目负责人走了进来，手里拿着一份打印件，是刚才最后一次测试的摘要图表。他站在主控台旁，目光扫过屏幕上并行运行的三组风控日志。

“你们现在能做到这种程度？”

“不只是止损。”陈帆调出决策追溯界面，“每一次参数调整都有据可查——触发条件来自哪段数据，计算依据是什么公式，执行路径是否合规，全部留痕。”

负责人仔细看了几组审计记录，眉头渐渐松开。

“机器自己改规则，最怕的就是黑箱。”他说，“但如果每一步都能还原，那就是工具，不是威胁。”

“我们不会让系统越界。”陈帆说，“它只是把人为容易忽略的风险点，提前标出来。”

负责人沉默片刻，终于点头：“安全不只是最后亏多少，而是整个过程能不能盯得住。”

他合上文件夹：“下周科委评审，把这个模块作为核心演示内容。”

说完，他转身离开，脚步声在走廊里渐远。

门关上后，林悦发来消息：“他认可了。”

“还不够。”陈帆打开异常行情库的最后一组数据——1997年亚洲金融风暴期间，港股单日跌幅超10%的案例。他准备将这类系统性风险纳入测试范围，验证Guardian在全球级动荡中的适应能力。

“你还想加什么？”她问。

“波动率之外的因素。”他敲着键盘，“情绪传导、跨市场联动、流动性枯竭……这些不能只靠数字。”

林悦没再说话，只是将自己的掌上电脑切换到远程调试模式，权限等级保持在“协作者”。

陈帆开始重构Guardian的输入层，新增三个监测维度：一是关联资产的价格共振情况，二是新闻文本的情绪倾向提取（基于关键词频次统计），三是交易所申报队列的深度变化。这些信号不参与预测，仅用于风险加权。

凌晨两点十七分，第一轮综合压力测试完成。

在模拟的股灾环境中，系统提前23秒识别出流动性衰减迹象，结合外盘跌幅和舆情升温信号，主动将整体仓位限制下调至30%，并在开盘后十分钟内完成**险持仓的阶梯式退出。

最终账户回撤8.9%，远低于同期市场平均跌幅。

陈帆靠在椅背上，视线落在屏幕上那条平稳下降的资金曲线。旁边是Guardian的运行状态栏，绿色标识持续闪烁，代表守护进程始终在线。

林悦发来一条新消息：“内存占用峰值比之前低12%。”

他回复：“因为负担分开了。”

“你是在教它什么时候该放手。”她说。

陈帆没有回话，而是打开代码注释区，写下一行文字：“风险不是要消灭的敌人，而是必须共处的影子。”

然后继续调试下一阶段的参数联动逻辑。

窗外夜色深沉，玻璃映出房间里的冷光与跳动的指示灯。服务器风扇低鸣，数据流持续刷新，主屏左侧显示着八只待测股票的监控列表，右侧是Guardian的独立运行界面。

陈帆双击其中一只股票的风控配置项，弹出参数调整窗口。他正准备手动输入新的波动率阈值，突然发现Guardian已经根据最新行情自动建议了一组数值。

他停顿了一下，手指悬在回车键上方。

屏幕右下角，协作者状态依然亮着绿色标记。

林悦说：“它开始学着判断了。”