這些日子，沈家公司的投資交易按部就班的穩定進行。由於近期市場投資情緒較為一般，大部分市場的行情都趨於長期的窄幅震蕩，並沒有什麼太大的機會。
除了香城的“雯峰科技”從香城本土與米國、歐盟的吉利國，不停的帶回來現金收益之外，其他類型的策略均未有什麼太出色的表現，總體表現中規中矩。
莫雯雯剛好利用這段時間，對沈家公司的總體投資策略係統進行了一遍深入的梳理，將一些表現不好的策略進行了優化，將一些有潛力的策略進行進一步的深入研發。
最近這段時間，莫雯雯迷上了機器學習的算法優化路徑。她也讓沈家公司的一些計算機專家與數學博士，給自己惡補了很多課程。
雖然關於利用機器學習進行投資策略的優化細節，她並不是很清楚。但是她通過學習，對其基本原理有了進一步的了解。
經過一番討論與研究，莫雯雯對一種叫作遺傳算法的機器學習模式產生了濃厚的興趣。
……
自從近幾年，機器學習在圍棋領域大展神威之後，這個領域受到了前所未有的關注。也有很多量化交易公司將機器學習的技術引入了投資交易的世界之中。
但經過幾年的海量數據測試，似乎效果並不理想。經過沈家公司的技術專家進行詳細的介紹，莫雯雯才了解到，目前機器學習普遍運用的是基於神經網絡算法項下的技術類彆。
神經網絡的數學基礎是基於科學的數據統計，通過大量的數據，建立起千萬甚至是上億級彆的單元模塊，每一個模塊都有幾個因子輸入端，與簡單的統計加權概率的混合運算，從而在單元模塊產生一個最大概率的結果。
這一個單元模塊，就類似於人類的一個神經元，而數以億計的單元模塊組合在一起，就形成了類似人體的神經網絡。
不同作用的神經網絡再組合變化，相互作用與相互影響，最終便形成了幾個概率較大的決策結果，然後再根據新的數據，利用貝葉斯算法來一步一步優化概率，從而形成一條概率最大化的決策路徑。
這種算法的優點是，預先不用設定任何主觀判斷的規則，而是以數據為基礎，計算機根據概率優化算法，經過海量的數據測試，計算機能夠自動找到一條概率最優的決策路徑。
隻要輸入的因素維度足夠多，前期測試的數據量足夠大，那麼計算機經過幾千次的迭代之後，其決策成功的概率，將穩定保持在一個人類無法企及的高度上。
但這種算法卻也有幾個弊端，第一，用於學習訓練的數據與對決策相關的因素維度要足夠多，而這種海量數據的需求，並不是所有情況下都能得到滿足。
第二，複雜的神經網絡群，需要巨大的算力。比如在圍棋世界裡，下完三盤棋所需要的算力，可能需要幾千台家用計算機連續工作半個月左右所消耗的能量。
現在雖然有很多公司與研究機構開始使用大中型超級計算機，其算力是普通家用電腦的數十倍乃至數百倍，但隨著模型的複雜度越來越高，其算力的要求也呈現出幾何級數的增長。這絕非一般的公司所能承受的成本。
第三，其底層的數學原理，依然是基於線性的統計學規律。無論是象棋、圍棋等複雜遊戲，其規則是明確的，結果也呈現出非常強的線性規律。
但在人文社會生活中，很多東西並不是線性相關的。比如股市等金融投資市場，其價格變化的背後，是深刻的社會心理與人類天性在起作用。
而社會心理與人類天性卻並非是線性相關的。同樣的原因，卻往往會產生不同的結果。學習曆史數據，雖然可以得到一些經驗與規律，但往往未來的趨勢不會簡單的重複曆史趨勢，而是以一種新的變化與模樣，大致方向相同，但細節卻完全不同的展示出過去的規律。
也正是第三個原因，才導致基於神經網絡的機器學習算法在變化萬千的投資交易世界裡，表現的並不是很好。
……
基於這個問題，莫雯雯也讓沈家公司的量化科學家們做了一些模型，進行了實盤測試，經過幾千次的測試與迭代優化，這些基於神經網絡的變種算法，其表現可以用非常糟糕來形容。
所以目前世界上最為主流的算法，基於神經網絡的各類變種方法，並不適用於變化無窮且呈現出巨大非線性的人類社會活動。
那麼還有什麼機器學習的方法，能夠很好的適用於投資交易市場呢？
在莫雯雯不斷的追問下，沈家公司的科學家們，開始給莫雯雯介紹了另外一種特立獨行的算法——基於遺傳算法項下的機器學習。
……
“莫總，您之前聽過遺傳算法嗎？”沈家公司的一位計算機專家劉博士笑著問道。
“之前聽你們說過一些，但不是特彆熟悉，你給我講講吧。”莫雯雯一邊做著筆記一邊微笑著說道。
“說起遺傳算法，就要從一個比較經典的吃豆遊戲開始講起了。”劉博士笑著說道。
“吃豆遊戲？這是個啥遊戲？”莫雯雯饒有興趣的說道。
“這是幾十年前一位米國的科學家，提出的一個遊戲設想，也正是因為對這個遊戲的研究，才誕生了遺傳算法的思想。”劉博士繼續說道。
“哦，你說說看。”莫雯雯一邊在她的小筆記本上記錄，一邊說道。
……
原來，發明遺傳算法的科學家，是世界上第一位計算機科學專業的博士叫約翰·霍蘭德，其是最早研究複雜理論和非線性理論的科學家。後世被稱為“遺傳算法之父”。
一開始，這位科學家設計了一個這樣的遊戲有一個1010的格子空間，邊界是牆，在格子裡隨機撒下50顆豆子，然後隨機位置放一個吃豆人，這個吃豆人的視野和活動能力都是有限的，他隻能看到自己當前格子和自己前後左右4個格子的情況，而對於每一個格子有三種情況——空的、有豆子、牆。
吃豆人能做的動作有7種上移、下移、左移、右移、不動、隨機移動、吃豆。
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