息早了1.28秒。差值几乎可以忽略，但足够让他们抢在崩盘前完成最后一次补仓。”
陈帆盯着那个时间差，眼神沉了下来。这不是赌命，是预知结局后的最后押注。
“标记为‘非市场性异常’。”他下令，“归档进历史操盘手法数据库，做一次模式匹配。”
系统响应迅速，几秒后跳出一条红色警告框：行为模式与1987年10月19日某个大型自营交易团队高度相似，相似度91.6%。当年那支队伍在黑色星期一前夜仍大规模加杠杆，最终引发连锁抛售，成为股灾***之一。
“他们在复制一场三十年前的灾难。”周婷语气平静，但手指停顿了一瞬。
“或者想让它重演。”李航补充，“只是这次，他们把自己变成了引爆点。”
陈帆没再说话，而是伸手调出网络拓扑推演模块。这是系统最近才上线的功能，基于多年积累的全球金融机构关联交易数据构建动态图谱，能模拟极端情况下的风险传染路径。
“运行模拟。”他说，“假设这家基金十分钟内无法补充保证金，触发强制平仓。”
系统开始计算。
三分钟后，三维可视化图谱缓缓展开。以爆仓基金为核心，十二条主干路径向外辐射，颜色由黄转红，延伸至纽约、伦敦、苏黎世三大金融中心。每一个连接点代表一家直接关联机构，部分节点闪烁着橙色警示灯，显示其自身杠杆率也接近极限。
李航放大其中一条路径。画面聚焦到一家瑞士私人银行旗下的结构性产品部门，该部门持有大量与该基金挂钩的总收益互换合约。一旦对方违约，不仅面临本金损失，还需立即向下游客户赔付浮动收益缺口。
“他们会抽流动性。”他说，“而且动作会很快。”
另一条路径指向德国某国有银行的离岸子公司，该公司通过cds信用违约互换为该基金提供隐性担保。若违约事件成立，将触发自动赔付机制，预计首日需支付逾八亿美元现金。
“这不是单一机构崩溃。”周婷低声说，“是清算网络里的定时装置。”
陈帆看着那张蔓延开来的红色的网络，手指在桌面上缓慢移动，像是在丈量某种不可见的距离。他知道，真正的危险从来不在表面。一个1:12的杠杆本身不会摧毁市场，但它能撕开一道口子，让早已积压的风险找到出口。
“把这份传染效应图存进核心档案。”他终于开口，“同步加密备