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    雖然比特幣的挖掘并不成功，不過也不是完全沒有收獲，至少通過這次比特幣挖掘可以知道，筆記本的計(jì)算力是遠(yuǎn)超預(yù)期的。

    按照比特幣挖掘的模式，比特幣獲取量等于計(jì)算力占比，這個占比是某臺計(jì)算機(jī)在整個國際互聯(lián)網(wǎng)范圍內(nèi)，所有挖礦計(jì)算機(jī)的計(jì)算力總和里的占比。

    從這個角度講，既然莫回這里呼呼的冒比特幣，十分鐘能挖二十多個，那么換句話說，這臺筆記本的計(jì)算力占比至少高達(dá)90%。這只是莫回的大致估算，并且很可能更高。

    90%什么概念，大概意味著，這一臺小小的筆記本，它的計(jì)算力至少相當(dāng)于其他所有挖礦計(jì)算機(jī)計(jì)算力總和的九倍！

    一端是一臺個人用的筆記本電腦，另一端是數(shù)百萬乃至數(shù)千萬臺挖礦計(jì)算機(jī)

    換個角度講，這一臺筆記本的計(jì)算力至少相當(dāng)于近千萬臺計(jì)算機(jī)計(jì)算力的總和

    千萬臺計(jì)算機(jī)

    莫回被這個數(shù)據(jù)嚇了一跳，這太嚇人了，現(xiàn)有的一切超級計(jì)算機(jī)放到它面前全部是渣渣。

    不過這也給了莫回靈感，既然它計(jì)算力這么牛叉，那最適合他的賺錢方式應(yīng)該就是大規(guī)模計(jì)算方面了。

    莫回突然笑了，這還真是踏破鐵鞋無覓處。

    莫回是個碼農(nóng)，并且還是玩大數(shù)據(jù)的碼農(nóng)，這還真是專業(yè)對口，只要他把大數(shù)據(jù)的程序編寫好，讓這臺超級筆記本來計(jì)算，那么可做的事情就很多了。

    首先進(jìn)入莫回腦海里的就是金融大數(shù)據(jù)，只要莫回能夠開發(fā)出一款大數(shù)據(jù)軟件，讓它自動搜集網(wǎng)絡(luò)上的相關(guān)信息，然后進(jìn)行深度的數(shù)據(jù)分析，那么很容易能夠?qū)⒁粋€公司的實(shí)際經(jīng)營狀況分析出來。

    這些數(shù)據(jù)只要利用好了，完全可以利用在股市上嘛，只要有無窮計(jì)算力做保證，那么分析結(jié)果將會無限趨近于真實(shí)情況，甚至?xí)莻€企業(yè)的董事長還要準(zhǔn)確的把握住企業(yè)未來發(fā)展?fàn)顟B(tài)。

    莫回通盤考慮了一下，感覺這個想法應(yīng)該有足夠的可行性，程序自己編寫就足夠了，網(wǎng)上的公共渠道也可以提供足夠的信息，只要數(shù)據(jù)分析算法設(shè)計(jì)好，最終輸出的結(jié)果將會有極大參考價值。

    不過這事對于軟件開發(fā)來說是一個大項(xiàng)目，恐怕很難一個人在短期內(nèi)完成，不過這也不用太過擔(dān)心，莫回的想法是拼接。在網(wǎng)上尋找各類開源軟件，然后將這些軟件拼接起來，先做成第一版的大數(shù)據(jù)金融分析軟件。

    等第一版軟件出來，實(shí)際運(yùn)行測試，開始幫助他炒股掙錢之后，他就可以用這些錢來雇人幫忙開發(fā)軟件了。

    到時他可以將整個軟件分成很多個模塊，每個模塊發(fā)一個包，無論是包給個人也好，還是包給其他軟件公司也好，這樣分解開發(fā)，最終再在他這里組裝在一起。到時他就是一個項(xiàng)目經(jīng)理的角色，只要控制好整體的開發(fā)進(jìn)度，完全可以遙控很大的一個團(tuán)隊(duì)幫助他進(jìn)行開發(fā)。

    這款軟件的名字莫回已經(jīng)想好了，就叫股神，他準(zhǔn)備先開發(fā)股神0版。

    開發(fā)周期莫回暫時無法預(yù)期，不過可以想見的是，即使做一個拼接組裝的活，中間也會有大量的接口開發(fā)工作，將這些軟件拼接在一起的粘合劑和組裝平臺就需要他自己動手了。

    具體工作量無法預(yù)估，只能先干著再說，如果開源軟件剛好都能找到合用的，這個周期自然會短不少，如果很不巧，沒有合用的軟件，估計(jì)他就得自己開發(fā)，這所耗用的時間就沒頭了。

    莫回給自己列了一個工作進(jìn)度表，按照這個進(jìn)度表開始逐條逐項(xiàng)的完成和推進(jìn)。

    如果想要“攢”一個股神0，那么有幾個必須的關(guān)鍵功能模塊，比如股神0的大腦，這將是一個大數(shù)據(jù)分析模塊，它負(fù)責(zé)將所有搜集來的信息進(jìn)行整理加工，并且從中提取具備指導(dǎo)意義的分析結(jié)論。

    這個數(shù)據(jù)分析模塊，它必須同時具備顯性因果分析能力，和隱性因果分析能力。

    比如生豬存欄數(shù)據(jù)下跌，必然導(dǎo)致隨后的豬肉價格上漲。生豬存欄數(shù)量與豬肉價格存在某種必然的因果關(guān)系，而數(shù)據(jù)分析模塊，必須具備識別這種明顯由因就可以導(dǎo)致果的因果關(guān)系的能力。

    比如東南海峽輸油管道發(fā)生破裂，必然導(dǎo)致帝國東南大區(qū)油品價格上漲，這也存在某種必然的因果關(guān)系。只不過與生豬存欄數(shù)據(jù)不同的是，生豬存欄數(shù)據(jù)屬于常態(tài)化數(shù)據(jù)，它每天都有，每天都有浮動，而油管破裂屬于偶發(fā)事件。

    雖然油管破裂屬于偶發(fā)事件，但是數(shù)據(jù)分析模塊必須具備識別這種偶發(fā)事件，進(jìn)而給出隨后由其導(dǎo)致的必然后果的能力。

    類似的因果關(guān)聯(lián)事件或者數(shù)據(jù)很多，數(shù)據(jù)分析模塊必須具備識別這種顯性因果聯(lián)系的能力。

    與這些顯性因果相對應(yīng)的，就是隱性因果聯(lián)系。

    那個著名的啤酒和尿布的案例其實(shí)就是隱性因果聯(lián)系，這些隱性因果之間，不一定具備必然性，但是因和果之間，往往存在或然性聯(lián)系。

    就單個事例來說，這種因果聯(lián)系未必成立，但是將其置于一個足夠大的基數(shù)上時，這種因果聯(lián)系就凸顯出來，這是一種概率學(xué)意義上的因果關(guān)系。

    另外有一個案例，就是基于這種概率學(xué)因果關(guān)系的。一個搜索公司，它想研究今年冬天流感爆發(fā)的可能性，但是它研究的角度非常有意思，他不是從醫(yī)學(xué)角度來研究，而是程序和算法角度來研究。

    它通過分析5000萬條最頻繁檢索的詞匯，將之和疾病中心在5年間季節(jié)性流感傳播時期的數(shù)據(jù)進(jìn)行比較，并建立一個特定的數(shù)學(xué)模型，從中尋找關(guān)聯(lián)性，尋找那些隱藏起來或然聯(lián)系，最終它成功預(yù)測了流感的爆發(fā)，甚至可以精確到特定的地區(qū)和城市。

    如果說顯性因果只需要事先標(biāo)注和設(shè)定，那么隱性因果明顯就需要挖掘和尋找了，而如何找到這些隱性因果，就是數(shù)據(jù)分析模塊的主要功能，同時也是這個模塊是否設(shè)計(jì)成功的一個標(biāo)志性指標(biāo)。