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第十章 股神1.0

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  虽然比特币的挖掘并不成功,不过也不是完全没有收获,至少通过这次比特币挖掘可以知道,笔记本的计算力是远超预期的。

  按照比特币挖掘的模式,比特币获取量等于计算力占比,这个占比是某台计算机在整个‮际国‬互联网范围內,所有挖矿计算机的计算力总和里的占比。

  从这个角度讲,既然莫回这里呼呼的冒比特币,十分钟能挖二十多个,那么换句话说,这台笔记本的计算力占比至少⾼达90%。这只是莫回的大致估算,并且很可能更⾼。

  90%什么概念,大概意味着,这一台小小的笔记本,它的计算力至少相当于其他所有挖矿计算机计算力总和的九倍!

  一端是一台个人用的笔记本电脑,另一端是数百万乃至数千万台挖矿计算机…

  换个角度讲,这一台笔记本的计算力至少相当于近千万台计算机计算力的总和…

  千万台计算机…

  莫回被这个数据吓了一跳,这太吓人了,现有的一切超级计算机放到它面前全部是渣渣。

  不过这也给了莫回灵感,既然它计算力这么牛叉,那最适合他的‮钱赚‬方式应该就是大规模计算方面了。

  莫回突然笑了,这还真是踏破铁鞋无觅处。

  莫回是个码农,并且还是玩大数据的码农,这还真是专业对口,只要他把大数据的程序编写好,让这台超级笔记本来计算,那么可做的事情就很多了。

  首先进⼊莫回脑海里的就是金融大数据,只要莫回能够开发出一款大数据软件,让它自动搜集网络上的相关信息,然后进行深度的数据分析,那么很容易能够将一个公司的实际经营状况分析出来。

  这些数据只要利用好了,完全可以利用在股市上嘛,只要有无穷计算力做保证,那么分析结果将会无限趋近于‮实真‬情况,甚至会那个企业的董事长还要准确的把握住企业未来发展状态。

  莫回通盘考虑了一下,感觉这个想法应该有⾜够的可行,程序自己编写就⾜够了,网上的‮共公‬渠道也可以提供⾜够的信息,只要数据分析算法设计好,最终输出的结果将会有极大参考价值。

  不过这事对于软件开发来说是一个大项目,恐怕很难一个人在短期內完成,不过这也不用太过担心,莫回的想法是拼接。在网上寻找各类开源软件,然后将这些软件拼接起来,先做成第一版的大数据金融分析软件。

  等第一版软件出来,实际运行测试,开始帮助他炒股挣钱之后,他就可以用这些钱来雇人帮忙开发软件了。

  到时他可以将整个软件分成很多个模块,每个模块发一个包,无论是包给个人也好,还是包给其他软件公司也好,这样分‮开解‬发,最终再在他这里组装在一起。到时他就是一个项目经理的角⾊,只要控制好整体的开发进度,完全可以遥控很大的一个团队帮助他进行开发。

  这款软件的名字莫回已经想好了,就叫股神,他准备先开发股神1。0版。

  开发周期莫回暂时无法预期,不过可以想见的是,即使做一个拼接组装的活,中间也会有大量的接口开发工作,将这些软件拼接在一起的粘合剂和组装平台就需要他自己动手了。

  具体工作量无法预估,只能先⼲着再说,如果开源软件刚好都能找到合用的,这个周期自然会短不少,如果很不巧,没有合用的软件,估计他就得自己开发,这所耗用的时间就没头了。

  莫回给自己列了一个工作进度表,按照这个进度表开始逐条逐项的完成和推进。

  如果想要“攒”一个股神1。0,那么有几个必须的关键功能模块,比如股神1。0的大脑,这将是一个大数据分析模块,它负责将所有搜集来的信息进行整理加工,并且从中提取具备指导意义的分析结论。

  这个数据分析模块,它必须同时具备显因果分析能力,和隐因果分析能力。

  比如生猪存栏数据下跌,必然导致随后的猪⾁价格上涨。生猪存栏数量与猪⾁价格存在某种必然的因果关系,而数据分析模块,必须具备识别这种明显由因就可以导致果的因果关系的能力。

  比如东南海峡输油管道发生破裂,必然导致帝国东南大区油品价格上涨,这也存在某种必然的因果关系。只不过与生猪存栏数据不同的是,生猪存栏数据属于常态化数据,它每天都有,每天都有浮动,而油管破裂属于偶发事件。

  虽然油管破裂属于偶发事件,但是数据分析模块必须具备识别这种偶发事件,进而给出随后由其导致的必然后果的能力。

  类似的因果关联事件或者数据很多,数据分析模块必须具备识别这种显因果联系的能力。

  与这些显因果相对应的,就是隐因果联系。

  那个著名的啤酒和尿布的案例其实就是隐因果联系,这些隐因果之间,不一定具备必然,但是因和果之间,往往存在或然联系。

  就单个事例来说,这种因果联系未必成立,但是将其置于一个⾜够大的基数上时,这种因果联系就凸显出来,这是一种概率学意义上的因果关系。

  另外有一个案例,就是基于这种概率学因果关系的。一个搜索公司,它想研究今年冬天流感爆发的可能,但是它研究的角度非常有意思,他不是从医学角度来研究,而是程序和算法角度来研究。

  它通过分析5000万条最频繁检索的词汇,将之和疾病中心在5年间季节流感传播时期的数据进行比较,并建立一个特定的数学模型,从中寻找关联,寻找那些隐蔵起来或然联系,最终它成功预测了流感的爆发,甚至可以精确到特定的地区和城市。

  如果说显因果只需要事先标注和设定,那么隐因果明显就需要挖掘和寻找了,而如何找到这些隐因果,就是数据分析模块的主要功能,同时也是这个模块是否设计成功的一个标志指标。

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