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    三人围拢过来。

    “这上面有五百多家。”李航放大页面，“光靠人工录入太慢，而且很多公司用了缩写或者别名，很难对应到现在的股票代码。”

    “先挑典型样本。”陈帆指着其中一组，“比如这家‘NetMall Inc.’，主营线上百货，烧钱扩张，没有盈利模式。再看这家‘eHome Solutions’，概念炒得热闹，实际营收几乎为零。它们的共同点是什么？”

    “高估值、低现金流、业务虚浮。”周婷回答。

    “那就把这些特征抽象出来。”陈帆转向李航，“你写个识别逻辑，不看当前股价，也不看新闻热度，就看一家公司是否符合这三类标签。”

    李航立即动手。他以名单中的前五十家公司为种子样本，提取注册地、主营业务关键词、融资轮次、创始人背景等维度，构建了一个初步的匹配模型。

    与此同时，周婷开始手动补全残缺信息。有些公司名称因油墨渗透而模糊不清，她通过交叉比对纳斯达克历史退市公告、美国证券交易委员会档案以及当年科技杂志报道，逐一还原。

    两个小时过去，第一批结构化数据导入系统。

    分析模块启动瞬间，整个主屏骤然刷新。

    原本分散分布的风险评分点，开始自动聚合成片状区域。三百余只当前活跃的科技股被标记为“高度复现风险”，其命名方式、商业模式、资本路径与名单中已倒闭公司高度相似。

    更关键的是，系统回测结果显示：若以该名单作为负面样本库参与建模，过去三个月内对暴跌股的预测准确率从61%跃升至89%。

    “不是巧合。”李航低声说，“这些公司在复制失败模板。”

    陈帆凝视着屏幕上那份泛黄报纸的扫描影像。那些褪色的铅字仿佛有了重量，压在每一行跳动的数据之上。

    “我们一直以为是在对抗市场情绪。”他说，“其实是在和一段被遗忘的历史赛跑。”

    周婷没有接话。她正在优化算法权重，尝试加入“公众记忆衰减系数”——越是久远的教训，越容易被新一波投资者忽略。这个参数一旦启用，模型将进一步强化对“周期性重演”的敏感度。

    李航则着手建立实时监控子模块，命名为“墓地标记”。每当有新股上市或旧股转型涉及类似业务架构，系统将自动比对历史死亡名单，并生成预警等级。

    机房内只剩下键盘敲击声和风扇低鸣。窗外风雨未歇，室内温度维持在二十二度左右，空气干燥。

    时间接近凌晨四点。

    突然，李航的终端发出一声短促提示音。

    “有个异常匹配。”他皱眉，“系统在当前监测池里发现一家公司，不仅业务模式与名单中某家已破产企业完全一致，甚至连官网设计风格都几乎相同。”
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