И всё это — на фоне бессонных ночей, тревоги, чувства, что они идут по канату над бездной.

Когда система сработала в трёх кейсах подряд, когда цифры сошлись с предсказаниями, и особенно — когда сработала модель Лёши с его «эмоциональным фильтром», Савва долго смотрел на экран и ничего не писал. Он просто молча встал, достал из ящика заранее приготовленную бутылку «Glenfiddich 1937», которую купил на случай провала или успеха тестов. Этот момент оказался достойным. Он медленно налил виски в тяжёлый бокал, сел обратно и написал коротко:

— Это того стоило.

Никто больше не видел, как он в ту ночь сидел в тишине, закрыл глаза и впервые за полгода просто выдохнул.

Fortinbras обретал инструмент. Не магию. Не искусственный интеллект. Просто систему, которая позволяла увидеть чуть раньше. Сказать чуть точнее. И — действовать чуть быстрее.

Савва долго сидел с открытой системой ClearSignal. Он наблюдал, как бегут строки логов, как аккуратно мигали метки активности. Он открыл отчёты Лёши, прочёл ещё раз его аналитические заметки и задумался. В этих материалах было что-то, что отличало их от классической школы анализа, которую Савва знал наизусть. Лёша не просто искал отклонения. Он смотрел на то, чего нет. И эта идея, пусть и звучала почти поэтически, работала на удивление точно.

Савва сравнивал модели. Его собственная — чёткая, логичная, опирающаяся на данные, проверку, тренды. Система Лёши — как будто построена на нюансах, интуитивных шорохах, микроколебаниях.

«Почему это усиливает точность?» — спрашивал себя Савва. «Почему простое добавление этих „эмоциональных“ и пассивных триггеров вдруг позволяет увидеть то, чего не видно обычным анализом? По логике вещей это должно, наоборот, вносить шум. Увеличивать погрешность. Эти паттерны — слишком размытые, субъективные. Это же не числа. Это ощущения. И всё же… именно они стали давать самые точные предсказания.»

Он начал выписывать гипотезы. Возможно, дело в паттернах поведения самих людей. Может, Лёша нашёл способ зафиксировать именно те моменты, когда рынок ещё не закричал — но уже затаился. Когда игроки не делают шагов, потому что боятся. И в этой паузе — самое важное.

Но с каждым новым предположением Савва всё чаще заходил в тупик. Он строил логические модели, просчитывал сигналы, выносил на доску ключевые метки — но ни одна из привычных формул не объясняла эффект. Эмоциональные фильтры Лёши работали не потому, что были логичны. А потому что реагировали на что-то глубоко человеческое. На уровень шума, который слишком лёгок для обычного анализа — и в то же время слишком отчётлив для внимательного взгляда.

Команда, писавшая код ClearSignal, тоже пыталась понять, как именно изменились паттерны. Они сравнивали сборки до и после внедрения модуля Лёши. Смотрели диффы, сверяли изменения логики, просматривали логи активации фильтров. Но в итоге лишь разводили руками: алгоритмы оставались почти прежними. Вся разница была в «окнах контекста» — тех самых участках, где система не столько анализировала, сколько «прислушивалась».

— Это не похоже на то, как пишутся модели, — сказал один из разработчиков. — Такое ощущение, что она реагирует не на данные, а на настроение данных.

Савва только кивал. Внутренне он чувствовал — это именно то. Настроение. Полутон. Мгновение между кадрами. И, как ни странно, именно это начало формировать новое качество всей системы.

Савва поймал себя на мысли, что чувствует к Лёше уважение. Не просто как к старательному ученику. А как к человеку, который втихую, методично, создал слой анализа, на который и сам Савва теперь ориентируется. Это было не просто дополнение.

Он потянулся, выключил экран и шепнул в полумраке кабинета:

— Иногда тень даёт больше света, чем прожектор. Молодец, Лёша. Ты и правда научился слушать то, что молчит.

В то же самое время, в одной из лабораторий на территории Европы, команда независимых аналитиков, нанятая через одну из инвестиционных структур, получила на тест часть первой версии ClearSignal. Это была ещё сырая сборка, без модулей пассивного сигнала и эмоциональных фильтров — та самая, что предназначалась для базового тестирования. Их задача казалась простой: провести реверс-инжиниринг, разобраться в архитектуре и, если получится, использовать элементы логики в собственных аналитических инструментах.

Сначала настрой был боевой. Но очень скоро возникли вопросы. Почему система построена так фрагментарно? Зачем одновременно использовались Python, Perl и даже Visual Basic? Почему отсутствуют связки между критическими участками кода, а модули реагируют на малозначительные параметры с неожиданно высоким приоритетом?

Чем больше они разбирались, тем глубже заходили в тупик. Система выдавала нестабильные сигналы. Теоретически она должна была анализировать входные массивы и искать шаблоны. Но на практике результат зависел от контекста, который нигде не был явно описан. Ключевые индикаторы срабатывали не по факту, а в ответ на колебания шумов — логически неочевидные и трудно воспроизводимые.

— Такое ощущение, — сказал один из аналитиков, — что эту систему писали не инженеры, а параноидальные наблюдатели за рынком. Местами она реагирует на незначительные элементы так, будто за ними спрятана катастрофа.

Попытки воссоздать модель в новой среде проваливались. То, что работало на тестовых данных Fortinbras, теряло логику при переносе на нейтральные массивы. Аналитики начали подозревать, что структура алгоритма завязана не только на код — но и на сам контекст получения информации, на способ подачи и интерпретации данных.

Их финальный отчёт гласил: «ClearSignal в текущем виде не является классической моделью. Её предсказательная сила возникает не из алгоритма, а из настройки — неизвестно кем и под что. Без этих условий система не просто бесполезна, а опасна. Она может увести анализ в ложное направление».

Это было поразительно. Даже в первом поколении, без модулей Лёши и без финальных доработок Августа, система Fortinbras уже вызывала у внешних экспертов ощущение, что она работает не с данными — а с предположением о том, как будет себя вести человек, читающий эти данные. И это меняло всё.

Апрель 2002 года. Страна Восточной Европы, которую команда Fortinbras выбрала для эксперимента, не значилась в списке крупных геополитических игроков. Но именно это и делало её идеальной: медийное пространство было хаотичным, централизованные каналы влияния — слабыми, а население — уставшим от постоянной смены власти, лозунгов и обещаний.

Сеть киосков, в которую Август вложился через цепочку прокси-компаний, покрывала ключевые городские маршруты — от центральных авеню до спальных микрорайонов. Через эти точки начали поступать новые выпуски анонимного аналитического бюллетеня. Темы — простые. Но с подтекстом. «Как меняются мировые цены на зерно», «Почему государственные займы — это не всегда плохо», «Кто формирует курс национальной валюты». Статьи были написаны в стиле, отточенном Fortinbras: холодно, убедительно, без попыток вызвать тревогу или подать себя как истину последней инстанции.

Через две недели бюллетень стал цитироваться на локальных форумах, обсуждаться в университетах. Некоторые газеты начали перепечатывать его абзацы, выдавая за мнение своих экономистов. Информационный фон начал смещаться: резкие популистские заявления в политике начали звучать тише, а экономические дискуссии стали появляться даже в ток-шоу. Всё это — без единой покупки телеканала или статьи напрямую.

Август сознательно избегал прямых вложений в медиа или агрессивного продвижения. Он выбрал путь естественного внедрения: лекции по теме бюллетеней, разосланные как грантовые предложения университетам; материалы, переданные преподавателям как методички для студентов. В условиях недофинансированности образовательной сферы, эти тексты становились живым инструментом — преподаватели с энтузиазмом встраивали их в курсы, молодые исследователи брали темы статей в качестве основ для своих научных работ. Никто не подозревал, что они, по сути, отрабатывали чужую стратегию — слишком правдоподобно всё выглядело как органический академический интерес.