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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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