板。”
他打开配置文件，开始定义参数：
> 崩盘前兆：情绪模型40%，盘口语言40%，趋势模型10%
> 快牛行情：趋势模型50%，因子模型30%，其余均摊
> 震荡市：因子与波动率各占35%，其他辅助修正
“但这只是起点。”他说，“模板不能一成不变。市场会骗人，模型也会误判，必须加入反馈机制。”
李阳立刻明白：“让每个模型输出时带上置信度评分？比如趋势模型检测到连续三根K线突破布林带上轨，同时成交量放大两倍以上，才给高分。”
“没错。”陈帆点头，“高置信度时段自动提权，低分则降权甚至屏蔽。还要加时间衰减因子，避免某个模型因短期强势长期主导决策。”
张远已经开始整理测试方案：“拿2001年互联网泡沫破裂那段跑一遍。那时候情绪崩得早，趋势最后才拐头，正好检验权重切换是否及时。”
三人立即分工。李阳负责重构调度引擎，在原有任务队列之上增加融合层逻辑；张远准备封闭测试环境，导入两年历史分钟级数据；陈帆则优化状态识别算法，确保市场分类准确率不低于88%。
四小时后，第一版融合模型部署完成。李阳启动测试脚本，系统开始逐日推演。
初期表现平稳。在2001年初的震荡行情中，因子与波动率模型占据主导，趋势信号被弱化，持仓结构趋于保守。进入三月，随着纳斯达克持续拉升，快牛状态激活，趋势模型权重升至55%，系统逐步增持科技板块。
但转折出现在四月中旬。美股见顶回落，A股情绪指标率先转负，而趋势线仍在高位徘徊。此时融合层判定进入“崩盘前兆”，迅速下调趋势权重至15%，同时将情绪与盘口模块提至35%。
“减仓指令发出了。”张远盯着交易日志，“但只减了三成，不够果断。”
陈帆放大时间轴：“问题出在权重切换速
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