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第二周又测试了两天，感觉已经挺o了，韩烈叫来了虞平安，交货。

虞平安来到公司的时候，兴奋极了。

“韩老师，效果怎么样？！”

韩烈自己看不上量化的准确率，但嘴上凶得一批：“国内领先级别，跑起来舒服得很！”

“那……”

虞平安满怀期待的问：“我是派人过来学习呢，还是您派去两位老师到我那里做指导？”

韩烈想要尽快交货，于是叫对方派人来，手把手的教。

很多人对于量化有一个误区，总以为它是一种程序化交易。

其实不是的。

真正的量化不是固定的一套死板程序，而是根据形势不断变化的半智能策略。

量化工程师也不是写完程序就拉倒，每天他们都要对系统进行微调，剔除一些bug，修改一些参数，人为干预某些操作。

尤其是当市场出现政策面、消息面的较大变动时，量化策略失调，就得由交易经理人工判断操作思路。

韩烈再怎么牛哔，也没有本事把消息面的影响纳入到整个系统中。

能办到这件事儿的，只有openai迭代出来的专业金融ai工具，那玩意在2年仍然没有特别成熟，但是已经有了横扫金融市场的苗头。

ai再有一波进化，必然能够在金融市场里呼风唤雨纵横不败。

它可没有人类的各种弱点，理性、极致、纯粹。

能够对抗它的，惟有同等级别的ai。

国际金融市场包括了股市、汇市、黄金原油、大宗商品、衍生品等等，那是多么巨大的一个市场？

谁先掌握超级金融ai，谁就会是下一个世界首富，而且是那种碾压级别的首富。

但是，根据韩烈的猜测，如果超级金融ai一旦真正出现，那么更大的可能则是各个主权国家重新变回金融孤岛，实行更加严密且超格的监管干预。

具体会怎么发展，现在还不好确定。

但是，提前掌握一家足够有潜力的ai公司，便是下个世代竞争的关键。

在原本的历史中，国内是落后了的，openai只是最强最出名的大型语言模型，而略逊一筹的模型，没有一种出自于国内。

扩大到公司层面，全世界有超过六成的顶级ai公司在硅谷，两成在国内，剩下的全世界均分。

国内是最大的ai应用市场，但并不是技术前沿。

韩烈重生前那会儿，国内资本疯了似的往ai企业里砸钱。

具体疯到什么程度？

一个有一定经验不算太厉害的算法工程师，原本拿的是200万左右的年薪，随便找家初创企业跳槽，至少能拿到00万年薪+1000万期权。

因为大部分初创企业都没指望着真能干出什么成果，但是，面对着巨额的补贴，以及疯狂的投资人，他们只要挖来足够数量的人才，就能讲出一个好故事。

有了故事，就有足够的钱能用来烧，万一要是干出点名堂呢？

对，他们只要人才的数量，没追求质量。

因为国内根本就没有几个质量顶尖的人工智能领域大才……

而投资人和国家补贴明知道这种情况，也不得不捏着鼻子把所有企业都投一遍，还是那两个字——万一呢？

chatgpt当时真的把国内给逼疯了，一点不夸张。

那种局势，就像是当初米国逼迫前苏搞“星球大战”，明知道是坑，也得踩进去，咬着牙往前趟。

落后已经落后了，没得办法，可是，落后太多的代价，谁都承受不起。

所以那会儿的投融圈很急，而且中下层对二马一李的意见很大。

普遍的看法是：“马云搞云计算的时候真的是敢为天下先，可惜后来太注重名声财富家族了，智能研究院搞得浮皮潦草，精力全都放在了湖畔大学蚂蚁金服财富转移上。

结果你看，又落后了吧？

哎，阿狸不搞，疼讯追的慢，百度搞什么都烂，国内哪家大公司能搞得动？！”

那会儿的韩烈，感觉事不关己，所以跟着喷两句，键政一番，也就作罢了。

可现在，他却生起了深入其间搅动风云的心思。

上次留学生聚会，他亲切随和的跟那几位搞算法的学霸聊得热热闹闹，可不是没事儿闲的。

当然了，现在的字节尚且不足以承载他的梦想。

但是，哪怕另起炉灶，韩烈也要尝试一番。

第一步，扩张公司的量化部门，赔钱养他们十年，磨也要磨出来一个金融ai的雏形！

第二步，现在开始先期接触，等到牛市一结束