第36章 没有机制,全是数值

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再加上模型本身就有预测能力，即使是加上这个延迟，模型的预测数据还是跑在实时数据的前面。

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至于为什么需要实时演算，原因也很简单，市场每时每刻都在变化，完全基于历史数据可能存在一定偏差。

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假设历史数据是到t时刻之前的所有数据，那么模型能够很好地预测t+1时刻的价格，但是要让他预测t+2时刻的价格可能会存在微小的偏差，比如突然的大额交易造成的股价波动。

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那如果能用t->t+1之间的数据对模型进行微调，那么这点微小的差别就可能变得更小甚至消失。

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随着时间的流逝，虽然两条线在中间有了一些误差，但是大致看上去两条线几乎就是完全重合。

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晚上十一点，两根线仍旧没有发生太大地偏差。

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此时，实验室里只剩下了周昀一个人。

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一直等到了凌晨四点钟，窗外都有些蒙蒙亮了，线条停止了变化。

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另一个屏幕上显示的平均误差只有0.049%。

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他的嘴角抑制不住地向上扯动——成了！

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和预想的一样，测试集上的结果没有问题，虽然不一定每次都能有这么好的结果，但是也不会相差太多，至少也是大大领先现有顶级量化模型的。

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而且ai预测并不是完全代替人，量化模型只不过是量化交易中的一部分。

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如何使用模型最终还要人来决定。

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有了oraclenet的预测结果，就相当于照着答案进行交易，可能最终成绩会因为阅卷人的心情有所变化，但是绝对不可能会差，哪怕知道这个答案的时间只提前了一秒钟。

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