張遠的錄音文檔還停留在“中國石化”的第一條預警記錄上，光標在屏幕中央閃爍。陳帆沒有看他，而是調出了Level-2數據通道的連接日志。綠色進度條剛剛走完最后一格，系統右下角彈出提示：**十檔行情數據流已同步，延遲穩定在380毫秒**。

他敲下回車，主屏瞬間切換為盤口深度圖。五檔變十檔，買賣兩側的掛單厚度拉長了一倍，每一筆委托的進出都帶著時間戳滾動刷新。李陽湊近副機屏幕，手指劃過一列突兀的萬位掛單：“這手數太整齊了，不像散戶能湊出來的。”

“不是巧合。”陳帆放大中國石化的早盤數據，“昨天下午兩點十七分，買一出現9999手托單，三秒后撤掉。兩分鐘后又來一次，節奏完全一致。”他拖動時間軸，連續標出七次同類操作，“這種反復掛撤，目的不是成交，是讓別人看見‘有大單撐著’。”

張遠關閉錄音界面，調出當天的成交明細。“真實買單集中在三百手以內，大掛單下面根本沒有跟風成交。”他頓了頓，“這是擺樣子給人看。”

李陽已經打開代碼編輯器。“我加個規則——凡是整萬手掛單且在五百毫秒內撤銷的，自動標記為‘疑似托單’。”他快速輸入正則表達式，設定觸發條件，“再結合后續十分鐘內的價格走勢，統計它是不是緊接著下跌。”

陳帆點頭：“先跑一遍歷史數據，看有沒有規律性信號。”

程序啟動后，系統開始回溯過去三個交易日的全部十檔記錄。數據量遠超預期，每只股票每秒產生上千條變動，服務器負載迅速爬升至75%。李陽臨時啟用了校園網邊緣節點做分布式緩存，才避免進程卡死。

兩個小時后，結果生成。在篩選出的四百多條“整萬掛撤”事件中，有三百六十九次發生在股價拉升階段，其中三百一十八次在兩小時內出現回調，占比86.4%。最典型的案例是某地產股，主力連續三次用9999手封住買一，推動價格上漲1.8%，隨后迅速清倉，當日跌幅達5.3%。

“這不是護盤，是誘多。”張遠低聲說。

“那就把它變成我們的判斷依據。”陳帆在系統架構圖中新增一個模塊框，命名為“盤口語言解讀”。他設定三條核心邏輯：整萬手托單視為虛假支撐；賣五檔持續壓單而買盤萎縮為出貨前兆；同一價位多次對倒且單日總量超均值三倍即觸發警報。

李陽負責編碼實現，張遠構建驗證樣本庫。兩人分工明確，一個寫規則，一個喂數據。到下午開盤前，原型模塊已能實時掃描全市場個股，并對異常盤口做出標注。

第一只被系統亮紅燈的是華聯綜超。

消息面上，這家公司剛傳出與某電商平臺洽談合作的消息，股吧里一片看好聲。K線形態也呈現突破走勢，早盤高開2.1%，成交量明顯放大。但Level-2數據顯示，所有買單中，98%集中在五十手以下，而買一的九千九百九十九手掛單每隔三十秒就撤掉重掛，從未真正吃進籌碼。

“只有架子，沒有實單。”陳帆盯著盤口變化，“這不是拉升，是畫餅。”

李陽的模塊在9點42分發出正式預警：**檢測到程序化托單行為，短期回調概率87.3%**。

交易室陷入短暫沉默。此前的所有決策都基于基本面或技術指標，這是第一次僅憑盤口細節決定方向。一旦判斷失誤，不僅會虧損，還會動搖新模塊的可信度。

“倉位多少？”陳帆問。

“按風控上限，兩成。”李陽回答，“止損設1.5%。”

“做空。”陳帆直接拍板，“融券額度夠嗎？”

張遠已經在操作界面輸入指令：“夠，可以拿下八萬股。”

委托成功發出，系統自動拆分成十六筆兩千股的小單，間隔五分鐘釋放一筆。第一筆成交價14.63元，股價當時還在微幅上揚。

十五分鐘后，異動出現。原本穩在買一的大額托單突然消失，緊接著三筆五千手以上的賣單砸下，價格應聲跌破分時均線。不到十分鐘，跌幅擴大至3%，市場情緒急轉直下。

“他們在出貨。”張遠盯著逐筆成交，“這才是真實的拋壓。”

后續幾筆融券單陸續成交，均價落在14.50元區間。到中午收盤，該股跌至13.95元，團隊賬面浮盈接近四萬元。

“吃掉了全部波動空間。”李陽看著收益曲線，“而且是在市場普遍看多的情況下。”

陳帆沒笑。他重新調出早盤的盤口錄像，慢速播放那幾次萬手掛撤的過程。“以前我們看不到這些，所以只能等價格變了才反應。現在不一樣了，我們看到了動作，就能預判結果。”

下午開盤后，主力試圖再度拉高，再次掛出9999手買單。但這次，系統早已標記其為慣用手法，沒有再發出任何誤判信號。不到二十分鐘，同樣的劇本重演——托單撤離，拋壓涌出，股價加速跳水。最終收盤跌幅定格在7.8%。

“這不是運氣。”張遠調出模塊運行日志，“是模式識別。同樣的手法，在過去兩周至少出現了十三次，我們之前全都錯過了。”

這句話讓整個交易室安靜下來。

他們曾以為自己已經建立了嚴密的監控體系，可直到接入Level-2數據，才發現還有大量隱藏信息從未被捕獲。那些被忽略的掛單節奏、撤單頻率、對倒規模，其實早就透露了主力的真實意圖。

“原來的系統依賴的是結果數據——漲了多少，成交量多少。”李陽總結道，“但現在我們拿到了過程數據——他們是怎么做的。”

陳帆下令將“盤口語言解讀模塊”設為獨立子系統，接入主決策引擎的前置過濾層。所有短線交易信號必須經過該模塊復核，未通過驗證的不予執行。

李陽繼續優化算法效率，把全市場掃描耗時從最初的十二秒壓縮到兩百毫秒以內。張遠則著手建立“主力行為案例庫”，將每一次確認有效的盤口模式歸檔留存，用于后續訓練識別精度。

傍晚六點，系統生成首份《盤口有效性報告》。數據顯示，在加入該模塊后的三個交易日內，短線策略的預測準確率從68%提升至83%，超額收益顯著。尤其在應對突發拉升或閃崩行情時，響應速度比傳統模型快了近一個周期。

“我們終于不只是看圖說話了。”李陽靠在椅背上，眼睛仍盯著終端輸出的結果，“我們現在能聽懂他們在說什么。”

陳帆沒有回應。他正在審核模塊的日志輸出，一條條核對警報觸發的原始依據。突然，他停下翻頁的手指。

屏幕上，一只尚未納入觀察池的醫藥股正顯示出異常跡象：賣五檔連續十分鐘維持一萬手以上壓單，而買一掛單量從峰值的八千手銳減至不足兩千，且最近五筆千手級買單均在成交前被主動撤回。

“這個節奏……”張遠也注意到了，“和華聯綜超很像。”

“但方向相反。”陳帆放大細節，“這不是誘多，是壓價吸籌。”

李陽立刻調取該股近期公告，無利空消息，研報評級維持“增持”。技術圖形處于橫盤末期，成交量溫和放大，表面看并無異常。

“系統還沒給警告。”張遠看向主控臺，“因為不在掃描范圍內。”

陳帆點擊鼠標，將該標的手動加入測試隊列。模塊運行五秒后，彈出黃色提示：**檢測到隱蔽壓單行為，結合買盤萎縮特征，存在主動控盤嫌疑，建議納入觀察**。

“原來它也能認出來。”李陽輕聲說。

“只是我們沒讓它看全。”陳帆調整參數范圍，“把掃描擴展到全市場所有流通市值低于五十億的個股，頻率提高到每五分鐘一次。”

命令下達后，系統重新啟動掃描。進度條緩緩推進，每掃過一只股票，都會在后臺留下分析記錄。當編號跳至第217只時，警報聲第一次響起。

紅色框彈出：**檢測到程序化壓單行為，短期反彈概率81.6%**。

目標：恒康藥業。

張遠立即調出盤口詳情。過去四十分鐘內，該股賣方始終堆積萬手級委托，壓制價格無法突破前高，但實際賣出量極低，大部分賣單在觸及買盤時便提前撤回。與此同時，買方小額成交持續累積，主力正在低價收集籌碼。

“這不是下跌信號。”陳帆盯著不斷更新的數據流，“這是掩護進貨。”

他轉向張遠：“準備融券平倉指令，同時預留資金池兩成額度，明天開盤后嘗試建倉。”