全球受到金融危机影响，一切经济活动显得非常的低迷，大家没有钱进行投资，很多企业都在解决金融海啸带来的麻烦，自然在科技前沿领域关注的比较少。
少，不代表没有，就比如在一些领域，需要更多的科技应用。
“老板，这是我们最新的系统，可以进行更快的量化交易。”
郑昆并没有把更先进的技术优先推广到制造业，而是在金融领域展开了更多的投入。
在这个人可能犯错，但计算机犯错概率的前提下，郑昆更是喜欢计算机量化交易。
早在上个世纪八十年代，他就开始通过帮助世界各大交易市场组建交易系统，实行电脑化交易开始，他就进行过量化交易。
通过领先当时至少十年的理念，建造超级电脑，进行撮合交易，低买高卖，通过趋势分析，场外信息收集，进行快速交易。
仅华尔街这里，每年交易获利稳定在五十亿美元。如果不是为了怕被人发现，每年获利的会更多，而且，这些资金还会投入到股市当中去，主要目的自然是不想让股市的资金减少，不然池子里的资金少了，会出现系统性风险，不过这些资金迟早是会离开股市的，只是在每一个特殊节点上。
只是当时互联网不发达，需要收集大量的外部信息，进行提前预牛
就比如某新产品生产商，生产的新产品在市场上流通，通过超市的销售数据还有客户的反馈，还有自身亲自对新产品的体验，然后进行横向对比其他竞品……这种广泛的调研之后，在市场还没有反应过来着，将这些信息输入到大模型当中去。
大模型将一切数据化，把所有的信息归类后，得出的结果转化为电脑的操作指令。
当超级电脑得到指令之后，开始进行分析，得到结果之后，电脑开始进行操作，在股市上，开始进行操作，快速的买卖该公司的股票，进行筹码的收集。
等到对方的发布新一期的财报，新产品的情况也会在财报里，里面会对新产品的销售进行情况进行详细介绍，那个时候，在欧美市场上，股票就会上涨。
这种是价值投资，通过量化交易进行收集筹码；当然，通过这种交易，还有一个前提就是，他们还拥有优先席位，不然别人也在搞这种量化交易，在同等情况下，可能抢了先机。
全世界，最先进的芯片就在郑昆或者郑昆相关人手中，在郑昆看来，精简指令集的cpU，经过针对性的设计之后，速度更快，更能满足需要。
相比于复杂指令集的cpU，郑昆形容为精简指令集更专注，能用全部算力来完成某一件事情。
到了互联网开始在全球蔓延之后，信息大爆炸，这个时候的量化交易，可以对散户极其不友好，对一些普通机构也不友好。
除了原始的信息收集，信息处理，这里的原始，是采用实地调研，取证（亲自尝试），分析等步骤之后，得到详细的数据，然后数据化之后，输入到数据库里，这样需要的时间比较多，而且周期长。
这种原始的数据积累，虽然可靠，而且更真实更直观的感受，但是慢，等调查出来了，目标已经通过内部的销售情况查到了。
但是有了互联网之后就不一样了，通过软件，开始有针对性的收集目标信息，然后进行数据化处理，而且这些数据可以实时更新。
依据这些信息的情况，结合线下的调研，就可以更快的把握股市上的交易节奏。
当然，在大数据面前，这些还只是量化交易系统的一部分，另一部分就是历史交易，会通过历史交易，来判断某一只股票的交易‘习惯’。
比如某一只股票，在业绩平稳的情况下，会在某一阶段上涨，会在某一阶段下跌，其中的原因有哪些，来提前判断。
量化交易只是短期交易，通过高频交易，低买高卖或者开通融券机制进行做空，或者通过更智能化的分析，带动交易者的情绪，从而获利。
郑昆拥有世界上最多的数学家还有最优秀的程序员，通过他们，建立量化交易大模型，来获取更多的利益。
在这之前，他拥有领先二代以上计算机硬件，通过这些领先的硬件，他能比别人更快的完成分析和交易。
今就是和记电游最新款大模型内测的时间，这款命名为‘八爪鱼’1.0的系统，集合了目前和记电游所有的技术，开始邻一次操作。
“股市会涨么？”
通过语音识别技术，郑昆问出了一个他想知道的问题。
“请稍等，系统正在收集信息之郑”
郑昆看过这套系统的介绍，当问题生成之后，系统会通过网络，开始在全球范围内获取问题的信息，然后进行整理，完成整理后，进行数据处理，然后将答案显示出来。
但是，这里有一个前提，那就是对获取的信息进行数据化，能读懂文字的意思，这里不得不，系统还集成了多语言文字处理系统，图像提取系统。
不仅能‘读懂’文字，还能‘看懂’图像资料，然后进挟思考’这些资料，最后得出结论。
很快，‘八爪鱼’就将结果呈现出来。
‘未来有60%以上的可能会涨，而且持续的时间会比较长，建议购买美股……香江股市会出现波动性上涨……日经也会同样呈现波动性涨幅……’
结论完之后，开始生成结果的原因。
‘此次危机的原因是北美房地产泡沫破裂带来的资金极度短缺，在未来，他们会加大资金供应，再加上降息等，会增加流动性……但那些企业的本质并没有受到破坏，这些企业会在金融危机之后，流动性增加的情况下，开始快速复苏，而全球股市短期可能没有办法实现复苏，但长期，随着美元的溢出效应，这些金融活跃的地区，将会实现缓慢增长……”
“还不错。”
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