在市场中其实大多数情况就是追求拟合，这就是XX分析的基础，相信模式会重现，关键是如何把握平衡，不要过度的拟合。 感觉论坛上做研究的蛮多了，不知道有多少人真正用自己的研究成果在交易的，否者做太多研究也是徒劳，一定要放到场内试一下哦。 起码我已经在做了。
"并且这类算法为啥有效，都是说不清道不明的。"---其实都是可以明白的，看算法原理和数学的模型。 遗传算法和粒子群算法实际上就是一种搜索，寻找全局极小的搜索。 而神经网络 你说对了，就是逼近，就是拟合。 是的，寻找符合他们的应用场景才是关键。这个也要对市场有个正确的理解才能找出来。我还没想通这个事情。
不是我做，是另一位师兄在做，他已经做好单机版本了。 但是他很快要去读博，等他读博了就是我接手，然后扩展到并行环境中， 并修改代码，顺便抓取下金融类的信息。 也许我会重写他的代码也说不定，因为他基于java写的，而且目前还有许多bug，而我又不太喜欢java，理解他的算法之后重写反而是更为直接的修正问题的手段。 目前的机器资源还不远远不够能做这一步，并且我也没有精力去深度参合进去。 所以现在我先搞定行情和交易接入，创建自己的自动化平台。目前已经在积累期货数据了，下一步是研究IB的接入。 因为我需要的精确的历史情况，包括每秒的数据，以及这个数据到我机器上的延迟等信息。我做历史测试，会让系统工作在100%精确还原的历史时刻中，而不是基于1分钟线做。 这些数据是买不到的，自己积累需要点时间，所以要迅速把感兴趣的系统接入才是关键～
听起来很宏大，不知道你这个方向行不行——我有点怀疑。不过如果你可以做美国的option，那通过收集互联网上的信息来做event play，也许行的通。关于IB的接入和其他系统问题，你也许可以参考一下这些： http://www.gutone.com/mediawiki/index.php/Category:矿里淘金 http://www.trader1688.com/bb/viewtopic.php?f=16&t=29736
搜索全球金融信息并作出分析，很大的计划。 用国内的说法来套，就是做消息票。 股票作手回忆录告诫我们，不要听消息来做。当然lvsoft的计划有很大的不同，所以期待看到lvsoft这个计划的最终的绩效如何。
不宏大吧...我讨厌弄个宏大的，却不太可行的东西出来。 我喜欢一步步都看到前进的步伐。比如上周为止接入CTP到python，昨天搞定数据接收，开始攒数据。今天开始做GUI前端，把收下的数据呈现出来。然后再接入IB等其他平台， 然后研究策略，并把策略的运行实现提高到秒级。 比如我比较看好最大熵，现在最大熵的实现也准备好了，但是不确定运行性能。据说有人用20台机器跑了3个月才训练完毕，这个是绝对不行的。理想状态是把这3个月的时间压缩到秒级，底线至少也是1天内算完。这个过程会涉及到高性能计算，并行计算，算法优化3个层面的工作，都要一步步的开展下去。 信息的搜集，也只是另一条路而已，这条路不需要我自己去走，我只要复用别人的成果就行了，而且我现在也没有精力同时走这两条路。再说了，是基于走势判断发生了什么事情，还是基于消息去分析会发生什么走势，哪种更有效我现在还不确定。
原来你说的是两条路：一个是用最大熵的系统，一个是基于原来你师兄已经做了一半的语义信息分析系统。 你不如另外开个主贴把进展和思考写出来，大家学习讨论一下。如果方便，也可以到野狐禅和我当版主的交易系统版（http://www.trader1688.com/bb/viewforum.php?f=16）去开个系列贴，野狐禅是数学和计算机科学方面的大腕，还在华尔街工作，应该能给你提供不错的建议。