第242章 三位天才归位九章量化计划正式开启（第3页）

但在看清內容的瞬间，几个人都是一愣。

第一行字，是直击硬体核心的术语：

hardware-levellowlatencystrategybasedonfpga（基於fpga的硬体级低延迟策略）。

“软硬解耦？”

安德烈盯著那行英文喃喃自语，猛地抬头，

“你想把算法直接烧录进晶片里？这……这能把延迟压到微秒级！但现在的硬体根本不支持这种动態逻辑！”

顾屿没理他，手指点了点第二行。

nlpsentimentanalysisonunstructureddata（非结构化数据的自然语言处理情感分析）。

“现在的量化都是基於量价数据。”

顾屿淡淡道，

“但市场是由人组成的。社交媒体上的情绪、新闻里的关键词、甚至论坛里的废话，都是因子。我要你们抓取全网舆情，把『贪婪和『恐惧量化成数字。”

这是2015年之后才开始流行的“另类数据”概念，放在2012年，简直是天方夜谭。

而第三行，则是彻底的降维打击。

deepreinforcementlearning（drl）amp;convolutionalneuralnetworks（cnn）（深度强化学习与卷积神经网络）。

旁边还画了一个简陋的围棋棋盘草图，打了个问號。

“这是什么？”

卢卡斯指著那个图，声音有些发颤，

“neuralnetworks？那玩意儿不是八十年代就被证明是死胡同了吗？”

“那是以前算力不够。”

顾屿靠在椅背上，眼神深邃：

“別总想著找规律。让机器自己去左右互搏，让它自己去进化。给它设定奖励机制，只要能赚钱就给糖吃，亏钱了就电击。不需要它理解市场，只需要它战胜市场。”

这正是四年后alphago横扫棋坛的底层逻辑，也是未来量化基金“文艺復兴”的核心机密。

静室內死一般的寂静。

三位天才死死盯著那张从作业本上撕下来的纸，仿佛看著一张来自外星文明的藏宝图。

纸上写的虽然是他们熟悉的英文专业术语，但组合在一起的每一个概念，都超出了当下的时代认知，却又在逻辑上有著致命的诱惑力。

如果这是一个外行……

那牛顿和高斯大概只能算小学生。

“这些，就是我要你们解决的问题。”

顾屿站起身，背起书包，恢復了那个高中生的模样：

“硬体我给管够，钱我给管够。至於怎么实现，那是你们的事。我还要回去写卷子，明天开学摸底考。”

说完，他转身就走，没带走一片云彩，只留给三人一个高深莫测的背影。