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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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