对公司的文化，创始人的风格要了解，需要找适合公司文化和能和创始人容易相处的人

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事情总有好的一面和坏的一面，人工智能也不例外。如果使用不当，人工智能可能会造成前所未有的错误，但如果使用得当，它会放大收益，特别是在金融市场。正如赢家通吃原则（Winner takes all）那样，赔钱的人损失很大。

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期权的市场价格是可观察的，它反映了投资者对标的股票收益的预期。但截止到目前，对期权价格信息内容的研究非常有限，部分原因是我们缺乏合适的变量来定量描述信息。

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交易公司可能会刺激如空芯光纤等新技术的需求，换句话说，在高速交易中由金融玩家直接或间接出资的对更快速更可靠传输技术的不懈追求，能够加快新技术的发展，从而在长期看来会为更多产业和人们带来正面效应。

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人工智能、深度学习等先进计算机技术用来预测股市走向、选择好的股票资产最大的难点并不在于模型的选择、建立和应用，核心是在所获取的数据中选择高质量的数据，和要抓取的特征对数据进行预处理。

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股市上每天发生数以百万计的事件，要让某一只特定的股票沿着一个特定的趋势走向，需要千万个准确的前提条件，因此股票预测是个非常复杂的工作。我们的当务之急是要捕获尽可能多的前提条件。

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数据集的生成一般通过编写数据流程（ Data Pipeline）来实现。针对不同的原始数据类型-批数据（Batch Data)或流数据（Streaming Data），处理数据的流程也会略有不同。本文通过一个简单的例子，来介绍如何借助Google Cloud 建立批数据处理流程。

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日志在系统中起到非常重要的debug作用，出core后debug离不开日志的帮助。但是一般的日志又比较慢，对于速度有极致追求的系统，开发人员不得不删除或关闭部分甚至全部日志运行系统，但这样又会导致出bug时难以定位。为了更好的解决这一问题。斯坦福大学的大神们开发了一款延迟极低的开源日志工具Nanolog。

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近年来，包括摩根大通（JPMorgan）和摩根士丹利（Morgan Stanley）在内的公司卷入了一场高科技军备竞赛，投入数十亿美元将机器学习平台纳入其基础设施，并将开发人员和研究人员招聘到专门的数据科学股票团队中。

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人工智能、深度学习等先进计算机技术用来预测股市走向、选择好的股票资产最大的难点并不在于模型的选择、建立和应用，核心是在所获取的数据中选择高质量的数据，和要抓取的特征对数据进行预处理。

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Feb 03,2023

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