“這條曲線就是從八四年到九五年的命中率分時示意圖，八四年的命中率僅有百分之五十，到了八九年命中率就提高到了百分之九十，超過了貝恩斯模型的命中率，到了九四年，數據命中率就達到了百分之九十五。
“我們再跑一次！”麥小苗說道：“用現在學過一次的模型重歷一遍！”
“跑起來跑起來！”李老三頓時喜笑顏開，對系統充滿了期待：“嚇我一大跳，我就說小苗的系統怎么可能出這種問題！”
這就有點無腦粉了，麥小苗快速的將系統重新調配好，點擊了回車：“好了，我們現在開始遍歷第二次。”
這套系統并沒有部署在麥小苗的電腦里，而是部署在四葉草集團的算力中心，麥小苗在這里只是通過衛星網絡和電腦里的fter對遠在蜀都的系統進行操作而已。
“還玩嗎？”李老三眼巴巴地看著兩人，現在他的心思只想快點回到糧站去。
“那就收攤吧。”都到這份兒上了誰還有心思繼續玩耍下去，那可真是沒心沒肺了。
等到三人回到糧站已經是傍晚，麥小苗和李老三從馬上下來就跑進了大書房，調閱迭代后的新模型跑出來的數據結果。
“怎么樣？”過了好一陣，周至也進來了，對兩人問道。
麥小苗調出了新數據的統計表樣，果然如周至所料，前三年的數據已經調優了，觸達正確率已經達到了百分之九十五以上。
“這就可以投產了！”李老三摩拳擦掌。
“可悠著點。”周至搖頭：“這個數據還不算合格，繼續練著吧。”
“貝恩斯技術公司說百分之九十的正確率就可以投產了呀。”李老三說道：“怎么我們現在都九十五了還不行？”
“這就不得不提到類神經元系統的優勢和劣勢了。”周至解釋道：“這個系統的厲害之處是自我學習的功能，只要我們將模型和反饋算法都設計好，它可以越來越聰明，判斷越來越正確。”
“但是缺陷就在于它和人一樣，具備抽風的概率，遇到一些超出常規，或者在訓練過程中沒有發生過的情況，它根據自己的‘經驗’推算出的結果，可能會和我們想要的真實情況大相徑庭。”
“也就是說，這個系統可能判斷正確一億次，卻存在讓我們吃不了兜著走的一億零一次的概率。”
“那怎么辦？”李老三傻眼了。
“三哥別聽肘子嚇唬你。”麥小苗心軟見不得李老三著急，趕緊說道：“辦法很簡單呀，加入演算機制，用我們的模型將機會找出來，再用貝恩斯的模型驗證是否正確，通過后再觸發自動交易。”
“那這不是將判斷的過程拖長了一倍的時間？也就少了一半的交易機會？”李老三有點不樂意了。
“三哥，這些都是毫秒級的交易。”周至笑道：“三十八毫秒時間里，我們理論上可以在全球市場上觸發上千次交易，少點又怎么了？又不是少不起。”
“何況相比起我們要把交易曲線做平滑，不因為量化交易影響股市所做的收斂動作，這點損失的時機才哪兒到哪兒？我們要的是穩妥。”最近轉碼嚴重，讓我們更有動力，更新更快，麻煩你動動小手退出閱讀模式。謝謝</p>