上午9点，数据中心的恒温系统发出轻微的嗡鸣，出风口的气流拂过陈默的袖口，带来一丝凉意。他站在机架前，看着林语晨在操作台上敲击键盘，20年A股数据如流水般涌入清洗程序。屏幕上，2010-2023年的K线图以毫秒级速度滚动，绿色与红色的光带交替闪烁，仿佛在重演过去十年的市场起伏。
“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4.1，最大回撤仅2.3%，”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！”他的眼中闪烁着兴奋的光芒，仿佛看到了百亿规模的基金在向他招手。
陈默却皱眉，调出2015年股灾期间的预测曲线，线条平滑得近乎诡异：“波动去哪了？”他的声音冷静，带着猎手般的敏锐，“真实市场在那段时间的最大回撤达45%，而模型显示仅15%。小李，调出原始数据列表。”
当372只退市股票的名单出现在屏幕上时，小李的笑容凝固了。“幸存者偏差，”林语晨倒吸冷气，指尖快速敲击键盘调取退市股票名单，“我们只保留了现存股票的数据，相当于用幸存者的轨迹预测幸存者，忽略了市场出清的残酷性。这些退市股票在股灾期间暴跌90%以上，模型却以为它们从未存在过。”
陈默的手指划过“xx科技”“xx地产”等名字，这些曾经的行业龙头如今已从市场消失：“就像研究火灾幸存者，却忽略了火场中消失的人。我们的模型学会了在现存股票中找规律，却失去了对市场淘汰机制的认知。”
午后的压力测试会上，团队用缺失数据的模型模拟2015年场景。当虚拟股灾来袭时，组合净值曲线在暴跌中顽强企稳，最大回撤停留在15%，与真实历史的45%相差甚远。“这是自欺欺人，”陈默关闭程序，屏幕瞬间变黑，“模型学会了美化历史，却失去了预测极端行情的能力。小林，恢复被删除的数据。”
小林的脸色瞬间苍白，手指在键盘上发抖，半天没有动作。“我……我刚才误删了部分文件，”他的声音发颤，不敢直视陈默的目光，“回收站已经清空，It部门说恢复概率低于10%。对不起，我以为那些数据会干扰训练，想等模型稳定后再加入……”
林语晨调出系统日志，删除记录显示2015年6月15日至7月8日的千股跌停数据被永久删除，文件碎片已被新数据覆盖。会议室陷入死寂，只有服务器的嗡鸣声愈发清晰，仿佛在嘲笑人类的自以为是。
深夜，陈默独自坐在办公室，台灯的光笼罩着操盘日志。他盯着屏幕上平滑的回测曲线，想起400章末的0.01秒延迟警报，钢笔在日志中缓缓落下：“当数据开始美化历史时，欺骗就已发生。”笔尖在“欺骗”二字上停顿，墨迹在纸页上晕开，如同数据沼泽中的漩涡，吞噬着所有的理性与希望。
系统自动触发402章的模型训练任务，进度条开始滚动，但缺失的2015年数据如同幽灵，悄然融入训练集。陈默知道，这些被删除的历史波动，将在次日的LStm模型训练中生成虚假的“完美”预测，而他此刻唯一能做的，是在日志中写下警示：“数据不是泥土，不能随意揉捏成想要的形状。”
窗外，数据中心的LEd灯在夜空中勾勒出冷峻的轮廓，像一座数据构建的巴别塔。陈默站起身，活动僵硬的肩颈，目光落在远处的证券交易所大楼。他不知道的是，那些被永久删除的退市股票数据，正像沉入沼泽的尸体，将在未来的实盘交易中浮出水面，成为压垮模型的最后一根稻草。而这场关于数据真实性的战争，才刚刚开始——在量化交易的世界里，每一个字节的缺失，都可能是一场雪崩的起点。
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