二分，“陆家嘴”突然出现一笔三千手的买单，股价跳涨两档。系统在0.8秒内完成数据捕捉，校正单元迅速识别出异常放量，趋势推演模块提前1.2秒发出预警信号。
“买点出现。”
他没有执行交易，只是记录下这个响应节点。随后几波震荡中，预测线始终贴合实际价格波动，最大延迟压缩至30秒以内。
他切换到模拟盘环境，启用新版预测模块驱动虚拟账户操作。初始资金一百万，策略仅基于预测信号进行低吸高抛。
第一笔交易发生在十四点零七分。系统预判股价将在三分钟后触及压力位，提前半分钟发出减仓指令。实际走势如预期般冲高回落，规避了随后一分钟内的快速回调。
第二笔、第三笔接连成功。到收盘前半小时，收益曲线稳定上扬。
林悦的消息在这时弹出：“你改了数据路径？”
他看了一眼远程权限日志，她正在查看系统架构图的更新记录。
“不只是路径。”他回，“我把‘等数据’变成了‘追数据’。”
“所以现在它能在信号出来之前就准备动作？”
“差不多。就像走路，以前是迈一步停一下，现在学会了小步快跑。”
她没再回复，但他注意到她的设备仍在刷新数据流，且访问深度明显增加，已进入核心参数配置页面。
夜色渐深，服务器风扇持续运转。他继续优化校正算法，加入成交量变化率作为辅助权重，进一步提升对突发波动的敏感度。
凌晨十二点十七分，最后一轮测试结束。
模拟账户总收益率定格在15%。二十四笔交易，十八次精准切入，六次小幅偏差，无一次因延迟错失关键点位。
他调出最后一次预测对比图。实线与虚线几乎重合，仅在某次集合竞价时出现短暂分离，随后又被校正单元拉回轨道。
他放大那段区域，看到系统在分离发生后的第4.3秒启动补偿机制，重新计算未来二十秒的动能区间，并自动推迟了原定的卖出计划。
这不再是被动响应，而是有了预判的余地。
手机震动了一下。
林悦发来一张截图，是她掌上电脑上的预测界面。绿色虚线平稳前行，右侧标注着“延迟：