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    起初，两条曲线毫无关联。

    但当她锁定“流动性拐点前48小时”这一区间，并剔除表层噪音后，画面开始趋同。机构净卖出节奏、散户追涨峰值、期权隐含波动率爬升斜率……七项指标的吻合度最终达到88.7%。

    “同样的节奏。”她轻声说，“同样的诱导方式。只是现在，他们不用等市场自己崩溃，而是先改写系统的记忆，让我们‘算’出那个结果。”

    陈帆沉默地看着两幅并列的模型影像。一边是三十年前的真实灾难，一边是此刻正在上演的精密推演。不同时间，相同手法，唯一的变量是——这次，操控者藏在数据背后，而不是交易席位上。

    “我们一直以为最大的威胁是外部攻击。”他说，“EMP、猎头、收购提案……可真正危险的，是从内部一点点改变‘事实’的人。”

    李航已经开始部署第二轮扫描。他切断了所有非必要数据同步任务，将系统核心模块迁移到离线环境中，逐行检查代码逻辑是否曾被植入条件触发式修改指令。

    “如果这种修改不止一次。”他一边操作一边说，“那我们的预测模型可能早就被‘训练’成了某种预设结果的共谋者。”

    周婷突然叫住他：“暂停一下。”

    她放大了一组早盘竞价数据，在沪深三百指数的某只权重股上，发现了另一个0.2%的价差。这次不是历史记录，而是**昨天上午九点四十七分**的实时行情快照。该快照已被归档，但原始采集日志显示，传感器上报数值与最终入库值存在微小偏差。

    “不是过去。”她说，“是现在还在发生。”

    三人同时看向主系统的时间戳。距离上次全量校验不到六小时。

    陈帆立刻下令封锁该数据源接口，同时调取过去二十四小时内所有同类行情采集节点的状态记录。结果显示，共有五个分布在不同城市的行情服务器，在同一时间段内经历了短暂的“信号校准”，而这些校准指令均来自一个共享的中央配置中心。

    “我们在用统一标准修正数据。”李航脸色变了，“但问题是谁定义了这个‘标准’？”

    陈帆打开系统权限树状图，找到负责行情清洗模块的最高管理员账户。账户名为“Data_Ops_Master”，创建于五年前，归属于技术委员会下属的数据治理组。理论上，只有三人拥有此权限，且每次操作需双人确认。

    但他查到，过去两个月内，有十七次高权限修改是在凌晨三点至五点之间完成的，操作记录显示“自动流程执行”，未触发人工审批提醒。

    “有人伪造了系统自检报告。”他说，“让篡改看起来像是例行维护。”

    周婷迅速导出这十七次修改的具体内容，重新跑了一遍影响评估。结果令人窒息——每一次修改都恰好发生在模型重新训练的前夕，调整方向一致指向提高对“震荡回调”的预期敏感度。

    “我们在教系统害怕下跌。”她说，“而真正的下跌，还没开始。”
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