“数据已导入，包含龙虎榜、资金流和舆情信息，”林语晨说，声音里带着一丝疲惫，黑眼圈在冷白色灯光下格外明显，“但退市股票的数据不全，尤其是2015年股灾期间的部分，很多公司退市后数据归档不完整，需要手动补录。”她调出数据缺失列表，2015年6月的条目被红色高亮标记，像一道未愈合的伤口。
实习生小林主动请缨，他的工牌在胸前晃动，露出里面的斯坦福学生证复印件：“我来处理2015年的部分吧，之前在学校参与过金融数据标注项目。”他的语气带着新人的积极，却掩饰不住眼底的紧张，手指在操作台边缘轻轻敲击，像是在给自己打气。
“注意区分股灾期间的异常波动，”陈默提醒，手指在触控屏上划出2015年6月的k线区域，密集的跌停板如墓碑般排列，“那段时间的极端行情是压力测试的关键，不要误判为噪声。记住，异常波动不是噪声，是市场的免疫系统在工作。”
小林点头，在数据标注界面勾选“2015年6月-7月”区间，屏幕上顿时涌现出大量跌停板数据，单笔撤单量超百万手的记录频繁弹出。他盯着这些数据，想起400章中因误删数据被陈默批评的场景，喉咙微微发紧。“反正之后会做压力测试，”他喃喃自语，“先让模型学习正常模式，极端数据晚点加入也不迟。”犹豫片刻后，他批量勾选了所有跌停数据，标记为“异常噪声”。
点击“清洗完成”时，服务器发出短促的提示音，像是某种不祥的预示。回测曲线瞬间变得平滑如镜，原本剧烈的波动被磨平，只剩下一条温柔上升的斜线。小林看着屏幕，心中涌起一丝侥幸，又夹杂着不安。
“夏普比率41，最大回撤仅23，”小李望着优化后的曲线惊叹，手指在屏幕上划出完美的上升斜线，“这比我在mit做的学术模型还要漂亮，简直像教科书案例。陈总，我们可以准备实盘了！”他的