林语晨将加密u盘插入主机，金属接口与插槽咬合时发出清脆的“咔嗒”声，仿佛某种仪式的开始：“数据已脱敏处理，2010-2023年的a股分钟级数据，包含3000只股票的逐笔成交、委托队列和分时成交明细，”她调出数据概览，12pb的文件大小在屏幕上闪烁，“清洗后保留了80的正常交易数据，异常波动按行业分类存储在独立分区。”
“先跑lstm网络，”陈默调出pytorch框架，在配置文件中输入参数，键盘敲击声如急促的鼓点，“输入层设为100维特征，包括价量、订单流、宏观指标，隐藏层128层，输出层1维，目标是预测沪深300指数明日收盘价，滚动窗口设为60分钟。”他的眉头微蹙，专注地盯着代码编译进度条，“注意设置早间集合竞价的特殊处理模块。”
实习生小林坐在副机位前，负责数据清洗。他盯着2015年股灾期间的异常成交数据，屏幕上的成交量柱状图如陡峭的山峰，单笔撤单量达百万手的记录频繁出现。犹豫片刻后，他勾选“标记为噪声”选项：“这些极端波动会干扰模型学习正常模式，”他向林语晨解释，语气里带着新人的谨慎，“参考论文里的做法，等模型收敛后再加入压力测试数据，可能效果更好。”林语晨点头，目光停留在他的操作界面：“记得保留原始数据副本，异常样本有其独特价值。”但她未注意到，小林误将2015年6月的千股跌停数据全部划入噪声分类，点击确认时，10gb的历史数据被移入回收站。
当训练进行到第12小时，服务器的风扇声突然变得均匀，不再有初期的高频震动。小李调出回测界面，绿色的收益曲线与历史数据几乎完全重合，如同被