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近日，国内领先的对冲基金公司「幻方」宣布，其新一代AI超级计算机“萤火一号”，已于2020年3月正式投入运行。 该服务器是由一个存储集群和一个计算集群组成。存储集群提供4.1Tbps读写带宽以及1.2PB容量。计算集群搭载1100张高端显卡，每秒可以进行1.84亿亿次浮点运算，相当于4万台个人电脑算力。 在全球著名对冲基金Two Sigma的主页上，公司介绍中写到，只有基于数据的、不断优化迭代的科学方法才是最好投资方式。他们使用42 PB（1PB=1000TB，1TB=1000GB）数据用于投资模型，涵盖了10000个以上的数据源，并使用33万个CPU以上的集群处理数据。 数字化时代 数字化时代，基于传统统计、计量的方法已无法处理如此大的数据量。而机器学习、深度学习的优势随着大数据、计算机处理能力的飞速发展逐渐展现出来。 数据驱动的量化策略，是指通过相关数据，直接识别金融市场的模式或规律，寻找投资机会，这一直是对冲基金主流的策略模式之一。在数字化时代，这类策略将越来越得到重视，而机器学习自然是这类策略主要的技术与方法之一。
全球每年数据增长表 数据近几十年都一直在指数级增长， 当5G全面普及，物联网中各样设备接入互联网，每年产生的数据还将几何式爆炸增长。 IDC预计，到2025年全球数据每年将达到163ZB。 随着石油的价格一降再降，将数据比作世界上最有价值的资源，已然没有任何疑问。 数据将使我们有机会改进我们的决策，在经济、社会中的作用将更加举足轻重。越来越多的公司使用这些数据用于企业自身决策，并为他们的客户提供更好的服务。那些能够充分利用数据为用户服务，解决问题的企业将会在新的竞争中脱颖而出。 在金融投资领域亦是如此，来自手机、社交媒体、物联网各式传感器的数据，将对金融投资机构的数据处理能力提出挑战。 能收集更大范围、更实时的数据，并有能力处理分析并发现新投资价值的机构，必将获得更强的竞争力。 数据是墙壁上的投影 信息是用来消除随机不确定性的东西。 —— 香农（Shannon） 柏拉图在《理想国》中有一个著名的比喻——洞穴之喻（Allegory of the Cave）。 设想在一个地穴中有一批囚徒，他们自小被锁链束缚，不能转头，只能看见面前洞壁上的影子。 在他们后上方有一堆火，有一条横贯洞穴的小道，沿小道筑有一堵矮墙，如同木偶戏的屏风。 人们扛着各种器具走过墙后的小道，而火光便把那些器物的影像投射到面前的洞壁上，囚徒自然地以为影子是惟一真实的事物。
【 图片：洞穴之喻 】 洞穴之喻简直是关于事实与数据之间关系最好的解读。 数据就像印在壁洞上的影像——人们试图利用低维的数据，去描绘一个高维的事实。这和我们认为，在数字化时代亦不存在全局性信息，大抵是一个含义。 但数字化时代，墙壁上将不再是火把的倒影，各种器具进行数据化处理，可以生成一个全息的影像，这必然能让洞穴人感知到一个更加真实的世界。 不远的未来，随着物理世界数字化不断发展，数据就不再是一个火把照出的影像，而是成为一个全息影像。更多维度、更实时的数据，将帮助我们真正理解我们的周遭环境、事物以及我们自己。 |
