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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预期的🍹。???????笔趣阁?ｗ?ｗ?ｗ?．ｂ?ｉ?ｑ?ｕ?ｇ?ｅ．ｃｎ

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国际互联网范围内➖，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9o%🐄。这只是莫回的大致估算🎬，并且很可能更高🎡。

9o%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🎄，那最适合他的赚钱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🏨，让这台级笔记本来计算🎙，那么可做的事情就很多了🐠。

先进入莫回脑海里的就是金融大数据🏡，只要莫回能够开出一款大数据软件🏑，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真实情况🏿，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性🐉，程序自己编写就足够了🏗，网上的公共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来说是一个大项目🏳，恐怕很难一个人在短期内完成🏝，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软件了⏸。

到时他可以将整个软件分成很多个模块🈷，每个模块一个包🌶，无论是包给个人也好✋，还是包给其他软件公司也好👙，这样分解开🎷，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进度🐇，完全可以遥控很大的一个团队帮助他进行开🎥。

这款软件的名字莫回已经想好了♉，就叫股神🍰，他准备先开股神1.o版🐷。

开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♋，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.o🌫，那么有几个必须的关键功能模块👧，比如股神1.o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👔，它必须同时具备显性因果分析能力🌗，和隐性因果分析能力🌡。

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🏒，而油管破裂属于偶事件⛲。

虽然油管破裂属于偶事件🍴，但是数据分析模块必须具备识别这种偶事件👮，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性因果联系的能力🎶。

与这些显性因果相对应的👧，就是隐性因果联系㊙。

那个著名的啤酒和尿布的案例其实就是隐性因果联系🐙，这些隐性因果之间🍝，不一定具备必然性⛅，但是因和果之间🏞，往往存在或然性联系🎩。

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的可能性🍈，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5ooo万条最频繁检索的词汇🆑，将之和疾病中心在5年间季节性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➕，从中寻找关联性🏍，寻找那些隐藏起来或然联系🆗，最终它成功预测了流感的爆⬅，甚至可以精确到特定的地区和城市♍。

如果说显性因果只需要事先标注和设定〰，那么隐性因果明显就需要挖掘和寻找了🆎，而如何找到这些隐性因果🏪，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性指标🎺。

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