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大数据、趋势与黑天鹅

大数据的核心是关联算法，抓主流，分析趋势，一般取95%的置信度，

问题是，真正有价值的恰恰是哪些5%，我们在实际分析时发现：黑天鹅才是新常态

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07年我就开始做舆情，而且采用的是智能语义分析模式，应该是国内最早的，

基本是原创代码，后来检索资料，发现政府招标，并且有总参参与，就主动放弃了

也接触一些机构，包括广东省宣传部相关人员和深圳专业的舆情分析公司（类似香港的第三方民间评估机构）

因为这块太敏感，而且个人不喜欢与政府机构合作，政府部门往往多破坏，少建设

后信息时代，创意经济，个人的主动性非常重要，甚至是第一位的，

这个才是欧美目前真正的核心竞争力，国内政府必须认真解决这块，才能提升全体国民、企业的竞争力

参见《当代TG人的“异化”》链接出处

黑天鹅才是新常态

真正做大数据分析，和看报告是不同的，做研究，尽量使用第一手的资料和数据，转手越多，数据污染越严重。

目前大数据用的比较成熟的有三块：互联网广告分析、机器翻译、量化投资

因为项目需要，早期我做过原创的ocr代码，这个图像分析、模式匹配、人工智能是基本功

早在99年，就开始用语句库、统计模式做英语翻译软件，比谷歌还早几年，素材是电影的双语字幕，当时就有百万级的语料库，国内同期的北师大等项目，不过几十万，

后来因为资源和课题发现，没做这块，附带出版了一套《魔鬼英语》教材，

对于普通人而言，想把握目前大数据、人工智能的发展程度，看看百度、谷歌的中英翻译网页就可以，随便找段英文，机器翻译下，

这个翻译水平，降低一个数量级，差不多就是当前大数据、人工智能的实际水平

这几年，做量化投资方面的数据分析，越做越发现：黑天鹅才是新常态

为什么混沌理论，是量化投资的基础理论？

因为市场是双向的，任何机构、个人，通过数据分析，进行决策，参与市场

对市场是会有干扰的，人少还好办，人一多，整个市场就乱套了

在所有的股票数据中，早期，macd是比较科学的，也是非常有效的

当大家都用macd指标，作为投资参考，

完蛋了，不是一只蝴蝶，而是所有人都成为了蝴蝶

整个市场数据，完全被污染，macd也成为无效指标

所以说：人人都大数据，就人人都没数据

现在的投行标配，全部是交易员自己写代码，将策略直接程序化，

尽管如此，即使100%保密，因为每家头行都以亿美元为起点，对市场影响也是超级“蝴蝶效应”，造成很多策略都是一次性的

大数据与死数据

据说，汶川地震，药物管理问题，刺激了政府大数据战略，这个实际上，是有很大问题的

首先，这个模式类似macd指标，有效性，是建立在数据库封闭基础上的，只有政府和少数关联企业可以使用，普通企业、个人，没有权限使用这个数据库的，

如果大家都能使用这个数据库，百度一下，分析汶川缺少板蓝根，大小老板、甚至个人投资者，全体板蓝根，几天后，汶川会成为全国、甚至地球上板蓝根密度最高的地区，

这个“姜你军”要涨价,“蒜你狠”不折腾，已经有过案例，

资本的力量是无法阻挡的，即使政府限制，关系企业，有关人士，也会拿到相关权限，这个毕竟只是商业数据，保密权限不可能很高，“SSS”级，和二炮一个级别

淘宝余额宝，也是一个类似的案例，早期，阿里数据源不开放、其他基金嫌麻烦，再加上互联网企业贴本吆喝、花钱买客户的传统，表面收益貌似蛮高。

等行业稳定下来，目前余额宝的收益，也和行业其他基金差不多，

这种趋势，不过是价格二元化，在大数据行业的复制，与政府改革开放的出发点是相悖的

互联网的基础是：open（开放）+free（免费），基于互联网的大数据产业，如果违背这个基础，只能是空中楼阁

这种管制模式的大数据产业，越发展，对整体经济损伤越大。

首先，少数权贵部门和企业，从资本、原料等方面的垄断，会延伸到数据方面的垄断，获得不当利益，

而广大普通企业、个人，却因为受限于数据，无法进行正确的商业决策、个人投资，社会的二元化分割更加严重，

这个，看看现在的房屋数据库，始终无法进行全民查询

这里多说一句，政府与其，梦想通过大数据，建立2.0版本的1984社会，不如管好全国四百个城市的局级以上官员，毕竟这个才几十万数量级

如果连几十万数量级的中高官员，而且绝大部分是党员，都无法有效管理，希望利用大数据，来管理十亿级的民众，只能是。。。。。。

其次，数据与资本、原料、设备不同，一个邮件，一张U盘，就可以将涉及全体国民的数据暴露给国外敌对机构

发达国家的模式是，除极少数敏感数据库外，普通数据基本免费开放，全民共享，这样才能全体国民受益，减少数据事故，减少数据意外事故，对普通企业、个人的冲击

更多参见《大数据与死数据》

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200万亿数据只是小case

政府主打的阿里健康，起点是汶川药品管理，数据库据说有200万亿条纪录

这个数据规模大吗？

实际上很少，药品数据库，不过是名称、价格、厂家等几十个字段，而且基本是结构化数据。

1G大约10亿直接，结构化数据，200万亿，每条50字节，不过是1000G（1T），1T的硬盘，才2-300元。

这个规模，比我们做2000年，做字模时少多了，

国标2级是每套字库6700多个汉字，按256x256像素采样，每个汉字128k（64k x 2）字节数据,一套字模差不多700M（兆）

字模的筛选率是百分之一，每套合格字模，需要处理70G的数据。

可能，黑天鹅算法最早的灵感和萌芽，就是不经意间源自这里。

2000年,我们做“千禧版”版权登记，共一千套字体，数据总量超过1000x70G=70T，是阿里健康的七十倍。

当时没有超算，没有GPU，我们是几台电脑，每天24小时运算，差不多半年才做完。

其实，早在92年，我们180款的字模，数据量就差不多20T，是阿里健康的二十倍。

那时候dvd刚问世，刚开始只有视频dvd，没有电脑的，我还特意去广州海印xx公司看过了dvd演示效果

在大数据领域，200万亿数据，只是小case

吓唬外行有用，一线的，再多数据，不过是多几个索引表而已，而且现代k-v表，全部采用hash算法，与数据规模关系不大。

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可惜，这些因为公司利益，政策等原因，在国内目前基本无法操作

而国外，基于社会化数据的投资策略，已经出现N多模式

更多参见《大数据与死数据》

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大数据与数据干扰

政府大数据项目的一个“G点”，是舆情监控

通过QQ纪录、微信关键词的确，可以进行一定程度的舆情监控，公共事件管理

但是，真正的破坏者，例如敌方，恐怖分子，异议者，可以用很低的成本干扰数据源

《机器之心》里面，杀手采用口红大小喷剂，就可以屏蔽摄像头的人脸拍摄

《大数据与史上最强网络推广个案:hp笔记本》链接出处

也提到，如何通过软件，提升关键词比重10%-50%，这个很多seo教材都有

关键是，这个成本很低，稍微在网络下载一些hack教材，只需要一台笔记本，就可以控制成千上万台肉鸡，进行干扰信息发布

hack违法，没关系，买套群发软件，买几台二手电脑（五百元的主机级ok），一根网线，几千元，就可以搭建全部硬件

验证码，没关系，云打码，完全人工识别，准确率99%

IP限制，没关系，vpn每个月十块钱，上千个IP地址，全世界都有

......

【补充】基于大数据的量化投资、股市系统，验收标准，

摘自QQ对话