操作台前的气氛，“这不是故障。”
他调出盘口热力图，叠加过去三十秒的逐笔成交轨迹。画面显示，在那笔委托发出前两秒，有三个陌生IP地址集中挂出总计十二万股的卖单，位置全部卡在买一和买二之间，结构高度可疑。
“有人在试盘。”陈帆说，“故意制造流动性陷阱，想逼我们高价接货。”
“那系统怎么还继续挂单？”
“因为它判断出了异常。”陈帆指着延迟补偿模块的反馈记录，“第十三轮迭代后，算法已将该时段的置信度下调至68%，自动切换为‘观察模式’——后续九笔单子全部改为被动挂单，等待对手方主动成交，不再追价。”
果然，从第三十八笔开始，所有委托都挂在买四或更低位置，虽成交速度变慢，但加权成本迅速回落。到第七十五笔时，盘口恢复正常，系统随即恢复标准节奏。
“这已经不是简单拆单了。”李阳看着最终统计，“它在和别的资金博弈。”
中午十二点十七分，最后一笔委托完成交割。系统自动生成执行报告：总成交量五十六万两千三百股，加权成交价较当日VWAP基准低0.32%，冲击成本节约率达41.6%。
张远反复核对着数据。“我们以前手动拆单，能做到低于0.15%就不错了。这次……相当于白捡了近百万的价差。”
“关键是可复制。”李阳打开后台调度日志，“整个过程没有一次人工干预。连应对试盘的操作都是模型自主决策，基于上周训练的‘异常交易行为识别’子模块。”
陈帆没说话，而是调出系统资源占用图表。CPU峰值负载仅67%，内存使用稳定，网络延迟平均维持在9毫秒以内。这意味着当前架构还能并行处理至少三倍规模的订单流。
“把这次全流程打包存档。”他说，“命名‘VWAP_V1实战案例’，权限设为团队可见。”
“要不要加个标签？”张远问，“比如‘首次规避流动性狙击
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