界面，调取过去二十四小时机构席位的交易记录。数据显示，前十大券商自营账户对科技板块的净买入额较上周增长400%，而同期散户资金流入仅增加67%。“主力在加速接货。”他说，“但他们买的不是资产，是预期。”
空气里弥漫着一种低频的紧张感。没有人说话，只有服务器风扇的嗡鸣在房间角落持续回荡。
陈帆站起身，走到主控台边缘，打开融合决策引擎的权限层。这是他在第89章搭建的框架，允许不同模型按权重投票，避免单一信号误导判断。他输入指令：“开启多模型同步验证，红色预警需至少五模块触发。”
系统开始交叉比对。
第一项，估值偏离模型亮起黄灯。A股科技股整体市盈率已超过2000年泡沫顶峰时期的85%分位，若剔除少数盈利企业，实际中位数逼近92倍。
第二项，波动率扩张模型进入高危区间。近五日隐含波动率上升斜率创三年新高，且期权市场出现大量虚值看涨合约集中建仓现象。
第三项，成长因子失效模型报警。过去一个月发布财报的五十二家创业板公司中，三十九家营收增速低于预期，但股价平均上涨23%。
第四项，盘口语言解读模块输出异常结论。系统通过对大宗交易对手方行为模式的分析，发现多个账户在高位挂单后频繁撤单，制造虚假承接力，诱导跟风盘入场。
第五项，情绪指数正式越过红色阈值。网络舆情热度与股价涨幅的相关性达到0.91，历史上每次接近这一数值，随后三个月内均发生大幅回撤。
最后，马尔可夫链模型完成新一轮推演。画面中央跳出概率分布图：未来十四天内，市场向下突破关键支撑位的概率为76.3%，向上延续涨势的概率为21.1%，横盘震荡不足3%。
六盏红灯，同时点亮。
警报声并未响起，这是预设规则——系统只在实盘操作受阻时发出声音提示。但六块面板上的闪烁红光已经说明一切
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