• 发酵（2023年6月）：机构借机抛售（融券余额突增30%），但“股吧狂欢帖”掩盖真相（恐惧指数F1=65，含40%水军）；
• 终点（2023年9月）：泡沫破裂（新能源指数暴跌40%），传统情绪模型因“依赖股吧留言量”误判“黄金坑”（准确率仅32%）。
“狼眼的情绪模型当时如何表现？”陆孤影问。陈默调出系统回测日志：“模型用‘沉默数据’（融券余额、大宗溢价）识别‘机构抛售’，用‘人性灰度’校准‘水军占比40%’，将恐惧指数从65下调至52（真实绝望），触发‘黄色预警’（置信度75分），提前3天提示减仓——避免了70%的回撤。”
（2）人性灰度的“历史校准”
陈默在“情绪沙盘”新增“历史灰度案例库”，收录过往“直觉与模型冲突”的场景：
• 案例1（2018年熊市）：某散户发“跳楼预告”配美食图（假绝望），模型按“行为一致性法”（持仓未卖）判定“假信号”，但陈默手绘传导链发现“实为庄家托儿”（人性灰度上调误判权重），后续回测中优化“配图-持仓”校验规则；
• 案例2（2021年教培整顿）：模型提前14天预警“政策情绪指数P1=18分”，但陈默凭“老券商经验”手绘“政策传导链”（文件措辞→地方执行→行业冲击），用灰度校准将预警置信度从85分提至92分——与实际跌幅45%高度吻合。
“情绪模型的‘人性内核’，要靠历史案例‘喂’出来，”他在活页本写，“就像中医积累‘医案’，每个误诊都是‘药引子’。”
2. 林静的“逻辑预警回测”：用“代码手术刀”解剖“历史迷雾”
（1）反欺诈模块的“历史祛魅”
林静的“逻辑蜂巢”白板，第226章的“预警校验网”被注入“历史数据毒素”。她用2019年“康美药业财务造假案”测试“反欺诈三棱镜”：
• 数据投毒识别（B1/D1）：实控人“抖音点赞赌场视频15次”（B1=15×=＞5分）、供应商欠款“溢价120%”（D1=（5亿-2亿）/2亿×100% +（120%-30%）/30%×100%=150%+300%=450%＞100%）→ 触发“红色预警”；
• 逻辑漏洞检测（C1/T1）：券商研报“强烈推荐”但“Level-2机构净卖出8亿”（C1=（5 - (-4))×10=90＞50）→ 推送“黄色预警”；
• 结果：狼眼系统在康美药业暴跌前30天触发“红色预警”，而传统逻辑系统因“依赖财报数据”漏报（误判率68%）。
“代码是‘历史的显微镜’，”她在终端写伪代码，“能把‘财务洗澡’的肥皂泡戳破，让‘关联交易’的隐身衣显形。”
（2）跨市场传染的“历史复盘”
林静用2020年“美股
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