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“我们再跑一次!”麦小苗说道:“用现在学过一次的模型重历一遍!”
“跑起来跑起来!”李老三顿时喜笑颜开,对系统充满了期待:“吓我一大跳,我就说小苗的系统怎么可能出这种问题!”
这就有点无脑粉了,麦小苗快的将系统重新调配好,点击了回车:“好了,我们现在开始遍历第二次。”
这套系统并没有部署在麦小苗的电脑里,而是部署在四叶草集团的算力中心,麦小苗在这里只是通过卫星网络和电脑里的Fter远在蜀都的系统进行操作而已。
“还玩吗?”李老三眼巴巴地看着两人,现在他的心思只想快点回到粮站去。
“那就收摊吧。”都到这份儿上了谁还有心思继续玩耍下去,那可真是没心没肺了。
等到三人回到粮站已经是傍晚,麦小苗和李老三从马上下来就跑进了大书房,调阅迭代后的新模型跑出来的数据结果。
“怎么样?”过了好一阵,周至也进来了,对两人问道。
麦小苗调出了新数据的统计表样,果然如周至所料,前三年的数据已经调优了,触达正确率已经达到了百分之九十五以上。
“这就可以投产了!”李老三摩拳擦掌。
“可悠着点。”周至摇头:“这个数据还不算合格,继续练着吧。”
“贝恩斯技术公司说百分之九十的正确率就可以投产了呀。”李老三说道:“怎么我们现在都九十五了还不行?”
“这就不得不提到类神经元系统的优势和劣势了。”周至解释道:“这个系统的厉害之处是自我学习的功能,只要我们将模型和反馈算法都设计好,它可以越来越聪明,判断越来越正确。”
“但是缺陷就在于它和人一样,具备抽风的概率,遇到一些出常规,或者在训练过程中没有生过的情况,它根据自己的‘经验’推算出的结果,可能会和我们想要的真实情况大相径庭。”
“也就是说,这个系统可能判断正确一亿次,却存在让我们吃不了兜着走的一亿零一次的概率。”
“那怎么办?”李老三傻眼了。
“三哥别听肘子吓唬你。”麦小苗心软见不得李老三着急,赶紧说道:“办法很简单呀,加入演算机制,用我们的模型将机会找出来,再用贝恩斯的模型验证是否正确,通过后再触自动交易。”
“那这不是将判断的过程拖长了一倍的时间?也就少了一半的交易机会?”李老三有点不乐意了。
“三哥,这些都是毫秒级的交易。”周至笑道:“三十八毫秒时间里,我们理论上可以在全球市场上触上千次交易,少点又怎么了?又不是少不起。”
“何况相比起我们要把交易曲线做平滑,不因为量化交易影响股市所做的收敛动作,这点损失的时机才哪儿到哪儿?我们要的是稳妥。”
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