第36章 没有机制,全是数值

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将最近十天的新数据整理好输入到模型里开始重新训练，现在距离美股开盘还有十几个小时，足够完成微调了。

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如果晚上实验结果顺利的话，这个预研项目也差不多可以宣告结束了。

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晚上九点二十，周昀破天荒的没有回宿舍，还待在实验室里。

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虽然几位师兄都挺好奇的，但是看着周昀一脸认真的样子他们也不好意思打扰哦。

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最后检查了一遍程序没有问题，他靠在椅子上闭目养神，等待着最后的十分钟。

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时间一分一秒地流逝。

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嗡~嗡~

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口袋的手机发出震动，这是他提前设置好的闹钟。

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周昀睁开眼睛，下意识地咽了口口水。

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屏幕的左边，实时的股市数据开始跳动，一蓝一红两个点同时出现，蓝的是实盘价格，红的是预测价格。

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开盘价格，两个点几乎重合，一致！

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和真实的情况的误差不到0.01%。

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但是如果仔细观察就会发现，红色的点出现的时间比蓝色的要早大概一秒钟。

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从这一刻开始，模型的另一个功能开始运转，周昀把它称之为实时演算。

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模型会根据实时的股票数据对已经完成训练的模型进实时的微调，这种在线学习的方式，现有技术其实已经可以实现了。

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但是oraclenet厉害的地方就在于，它可以把这个时间压缩到毫秒级别，这个时间哪怕是在金融市场这种争分夺秒的领域，都是非常非常快的，

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