數(shù)據(jù) 交易研究所大數(shù)據(jù) /研究所。隨著技術(shù)的成熟和發(fā)展，大-3，大數(shù)據(jù) 交易將發(fā)展為數(shù)據(jù)商業(yè)數(shù)據(jù)期貨、數(shù)據(jù)融資、數(shù)據(jù)抵押。

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但是AI是怎么做到的交易？相信大家都知道AI智能交易系統(tǒng)，電腦模擬交易會員的下單操作進行機器交易，按照預先編輯好的交易策略程序執(zhí)行下單。所以成熟交易工作人員的心理和經(jīng)驗是很關(guān)鍵的，但是一旦市場趨勢發(fā)生變化，而機器沒有實時跟風，而是繼續(xù)按照原來的設(shè)定下單，那么損失會相當大。

所謂的平臺Da 數(shù)據(jù)并不是獨立存在的。比如百度依靠搜索引擎獲取Da 數(shù)據(jù)并開展業(yè)務(wù)，阿里通過電商獲取Da 交易等。所以平臺數(shù)據(jù)并不是獨立存在的，重點是如何收集和沉淀數(shù)據(jù)的價值，如何分析數(shù)據(jù)和探索數(shù)據(jù)。我可能沒有資格回答這個問題。我沒有經(jīng)歷過一個公司的大數(shù)據(jù)平臺從無到有到復雜的過程。

這是一個需求驅(qū)動的過程。曾經(jīng)聽過spotify的分享，印象非常深刻。他們分享說，他們的hadoop集群第一次失敗是因為機器放在窗邊，太陽曬壞了(笑)。從一個簡單的自己窗口前沒有機房的集群，到一個復雜的數(shù)據(jù)平臺，這是一個進化的過程。對于小公司來說，大概是大數(shù)據(jù)平臺找一兩臺機器搭建集群進行計算。初期數(shù)據(jù)的量會很小，不需要多大規(guī)模。

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