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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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