超级计算机期货交易（超级计算机期货交易软件）

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本文目录一览：

• 1、summit计算机参数
• 2、期货程序化可以使用云计算平台吗
• 3、高分问高手，期货交易能使用超级计算机吗？今年禁止了吗？
• 4、比特币为啥这么值钱？
• 5、有哪些大数据分析案例?
• 6、高频量化交易是什么意思？

summit计算机参数

Summit超级计算机是IBM计划研发的一款超级计算机，其计算性能将超过中国TaihuLight超级计算机。预计将在2018年初提供给美国能源部橡树岭国家实验室，计算性能比原定指标提升四分之一以上。

发展历程收起

2013年6月起，中国超算长期蝉联之一，美国的超级计算机再未问鼎全球超算top500榜单。而Summit的问世让这一宝座终易主。

1988年，ORNL的科学家们完成了首次G浮点（gigaflops）运算，1998年完成了首次T浮点（teraflops）运算，2008年完成了首次P浮点（petaflops）运算，2018年又完成了首次exaops计算。

超级计算机Summit的发布让美国向“2021年交付E级超算”的目标又迈进了一步。它将在能源研究、科学发现、经济竞争力和国家安全等方面带来深远影响，助力科学家们在未来应对更多新的挑战，促进科学发现和激发科技创新

中国计划于2020年推出首台E级超算；美国能源部启动了“百亿亿次计算项目（Exascale Computing Project）”，希望于2021年至少交付一台E级超算，其中一台的名字为“极光（Aurora）”，初步规划峰值运算能力超过每秒130亿亿次，内存超过8PB，系统功耗约为40MW。

欧盟预计于2022年—2023年交付首台E级超算，使用的是美国、欧盟处理器，架构有可能类似ARM；日本发展E级超算的“旗舰2020计划”由日本理化所主导，完成时间也设定在2020年。

工作原理收起

这台让美国重夺世界之一的Summit超算系统由4608台计算服务器组成，每个服务器包含两个22核Power9处理器（IBM生产）和6个Tesla V100图形处理单元加速器（NVIDIA生产）。Summit还拥有超过10PB的存储器，配以快速、高带宽的路径以实现有效的数据传输。

凭借每秒高达20亿亿次（200PFlops）的浮点运算速度峰值，Summit的威力将是ORNL之前排名之一的系统Titan的8倍，相当于普通笔记本电脑运算速度的100万倍，比之前位于榜首的中国超级计算机“神威？太湖之光”峰值性能（每秒12.5亿亿次）快约60%。

为了给客户提供很高的I/O吞吐量，率很高，节点将使用Mellanox公司的双轨InfiniBand EDR连接以无阻塞胖树架构互联。

性能数据收起

Summit超级计算机采用IBM Power9微处理器和NVIDIA Volta GPU进行数学协同处理。Summit的前身Titan超级计算机，拥有超过18000个节点，而Summit将有约3400个节点。每个节点将拥有至少500GB相干内存，以及800GB非易失性内存。

Summit超级计算机原定计算性能是150petaflops，交付性能达到200petaflops。中国的TaihuLight超级计算机性能指标是93 petaflops，峰值性能是124.5petaflops。IBM这款超级计算机交易据说价值3.25亿美元。

产品应用收起

建成后，Summit将可以解决一些世界上最紧迫的计算挑战。

国内现在同时启动了三大百亿亿次超算研发，分别是国防科大/天津超算中心的天河三号、中科曙光的E级超算以及江南所/济南超算中心的神威E级。以上三套百亿亿次超算中，有一条要求是共同的，那就是核心处理器必须是国产的，神威？太湖之光上已经用了国产申威SW26010处理器。

期货程序化可以使用云计算平台吗

程序化交易就那几行代码而已，根本用不到云计算。现在差的不是什么超级计算机，而是确实可用的代码？能兼顾计算机和金融两个领域的人才凤毛麟角，你根本不可能买到可用的脚本。

高分问高手，期货交易能使用超级计算机吗？今年禁止了吗？

期货交易中，超级计算机的作用不大，仅仅是速度的优势，不建议投入太多经费在超级计算机上。

比特币为啥这么值钱？

比特币为什么那么值钱？

比特币疯狂升值备受关注，从高晓松的微博就能看出其火热程度。前些年零零星星的听到关于比特的报道，随着今年比特币疯狂升值，这个少数人玩的科技产物，走进了大众的视野。比特币为什么值钱，我们从这几个方面来分析。

物以稀为贵，比特币是2009被中本聪发明出来的，通过区块链技术运算而产生的电子货币。这种技术的设计使得比特币理论上只能生产2100万枚，在数量上具有稀缺性。那么就会有人问为什么以前比特币也不贵啊，现在为什么疯狂升值。原因就是没有满足人们的需求。比特币区别于传统货币，本身没有价值，更像是一项大型社会实践，起初由于数量过少，根本没有任何用途，随着时间的推移，比特币的大部分已经被挖出来，人们渐渐意识到由区块链技术带来的方便。这种特殊的技术，使得比特币能打破资金国际流通限制，交易无法被追踪，这让那些从事非法交易的黑市商人看到了希望，需求量大增，为了能够完成大额不明财产交易，数量有限的比特币上涨成了必然。民间炒币也十分火热。这些从国外舶来的投资项目，以高风险、高回报吸引大批投资者跟进，无形中也加快了类似于比特币这样的虚拟货币升值。这让我联想到了公司的上市过程。比特币做为原始股票基本发行完毕，被某些人大量囤积抢购后，好比公司IPO，原始股格一飞冲天，引起大量围观者跃跃欲试，最终获益人无疑是原始更先的比特币持有者，而比特币的保密性，让这些人的身份也成了未解之谜。

事实上，比特币（BitCoin）的概念最初由中本聪在2009年提出，是一种数字化的黄金。类似开采金矿，比特币也是从 *** 中开采而来―用户通过电脑解决一个特定数学问题，便能得到50个比特币，其汇率则是由Mt.Gox这样的比特币交易所确定。

目前比特币已经越过14000大关，并继续呈上涨趋势。

首先，比特币和普通货币有一定的差异性

比特币交易非常方便，只要在电脑上下载一个客户端，任何两个人都可以进行相应交易；另外比特币覆盖面也很广，目前比特币可以和大多数货币兑换，而其他虚拟货币却很难做到，像Paypal，也仅仅覆盖了60多个国家而已。

其次，比特币技术稀缺性很高

比特币是由一系列算法，通过比特币挖矿机工作进行资源获取；之一，由于算法复杂，安全性很高，持币人拥有一串数字码作为比特币的安全锁，（类似于游戏账号的密码之类的），这种方式极大的提高的比特币的不可复制性；第二，比特币挖矿机的显卡供给也越来越少，所以其稀缺性也会很高，相应价值也会很高。

最后，比特币逐渐受到各平台的认可

目前，有些国家承认比特币，例如德国、日本、加拿大等国均承认了其货币合法地位。另外，市场的推动也会推动比特币的价格上涨，例如Bitfinex、火币网、ANX等，由于其支持比特币交易，影响了比特币价格的上升。再加上有些平台已经开始测试比特币支付，使得人们对比特币的前景很看好，纷纷入场，所以价格也在一路飙升。

而互联网时代的到来以及法币时代不断爆发的经济危机让无数热爱和平的民众产生了反思。

而比特币之所以能被芝加哥期货交易所认定为合法货币主要由以下几个因素：

因为比特币是之一个区块链货币，有收藏价值，有全球知名度，有凝聚共识的天然属性，货币的本质就是共识，未来有成为数字古董的潜质，区块链货币大片江山都是比特币一个人打下来的。

匿名性，没有任何人能剥夺你的比特币财产，只要你记住密钥（没收财产、社会动荡分土地等事情不可能存在）

便携性，战乱法币不值钱，黄金难运输，比特币你拍 *** 就能走人（近期半岛局势紧张导致韩国大举购入比特币，韩国地区比特币突破2万五美元，黄金暴跌《以前都是黄金暴涨的》，这次黄金价值体现被比特币碾压了。

交易方便性，全球跨境交易无障碍，低手续费，只要有互联网。

神秘性，体验特工007超酷密钥性。中本聪神一样的人物存在（世界首富只是时间问题）大家都不知道他是谁。手上的几个代码就价值不菲，超级酷的007密码学体验。

成本高，比特币生产成本极高，2020年减产一半，机制是越来越难挖矿。

合法性，几乎所有国家都没有宣布比特币违法，包括我国，发达国家对比特币还非常友好，如日本。

高收益性，比特币已经涨了1000万倍，堪称人类历史更大泡沫！这个收益率吸引了无数投资者参与，控制好风险就好，在自己风险承受范围能投资。

想到暂时就这么多，比特币唯一风险是安全，安全性没了，比特币也就没有任何意义，目前看理论上是绝对安全的。

有哪些大数据分析案例?

如下：

1. 大数据应用案例之：医疗行业

1）Seton Healthcare是采用IBM最新沃森技术医疗保健内容分析预测的首个客户。该技术允许企业找到大量病人相关的临床医疗信息，通过大数据处理，更好地分析病人的信息。

在加拿大多伦多的一家医院，针对早产婴儿，每秒钟有超过3000次的数据读取。通过这些数据分析，医院能够提前知道哪些早产儿出现问题并且有针对性地采取措施，避免早产婴儿夭折。

它让更多的创业者更方便地开发产品，比如通过社交 *** 来收集数据的健康类App。也许未来数年后，它们搜集的数据能让医生给你的诊断变得更为精确，比方说不是通用的成人每日三次一次一片，而是检测到你的血液中药剂已经代谢完成会自动提醒你再次服药。

2）大数据配合乔布斯癌症治疗

乔布斯是世界上之一个对自身所有DNA和肿瘤DNA进行排序的人。为此，他支付了高达几十万美元的费用。他得到的不是样本，而是包括整个基因的数据文档。医生按照所有基因按需下药，最终这种方式帮助乔布斯延长了好几年的生命。

2. 大数据应用案例之：能源行业

1）智能电网现在欧洲已经做到了终端，也就是所谓的智能电表。在德国，为了鼓励利用太阳能，会在家庭安装太阳能，除了卖电给你，当你的太阳能有多余电的时候还可以买回来。

通过电网收集每隔五分钟或十分钟收集一次数据，收集来的这些数据可以用来预测客户的用电习惯等，从而推断出在未来2~3个月时间里，整个电网大概需要多少电。有了这个预测后，就可以向发电或者供电企业购买一定数量的电。

因为电有点像期货一样，如果提前买就会比较便宜，买现货就比较贵。通过这个预测后，可以降低采购成本。

2）丹麦的维斯塔斯风能系统(Vestas Wind Systems)运用大数据，系统依靠的是BigInsights软件和IBM超级计算机，分析出应该在哪里设置涡轮发电机，事实上这是风能领域的重大挑战。在一个风电场20多年的运营过程中，准确的定位能帮助工厂实现能源产出的更大化。

为了锁定最理想的位置，Vestas分析了来自各方面的信息：风力和天气数据、湍流度、地形图、公司遍及全球的2.5万多个受控涡轮机组发回的传感器数据。这样一套信息处理体系赋予了公司独特的竞争优势，帮助其客户实现投资回报的更大化。

3. 大数据应用案例之：通信行业—通过大数据分析挽回核心客户

法国电信-Orange集团旗下的波兰电信公司Telekomunikacja Polska是波兰更大的语音和宽带固网供应商，希望有效的途径来准确预测并解决客户流失问题。

他们决定进行客户细分， *** 是构建一张“社交图谱”- 分析客户数百万个 *** 的数据记录，特别关注 “谁给谁打了 *** ”以及“打 *** 的频率”两个方面。“社交图谱”把公司用户分成几大类，如：“联网型”、“桥梁型”、“领导型”以及“跟随型”。

这样的关系数据有助电信服务供应商深入洞悉一系列问题，如：哪些人会对可能“弃用”公司服务的客户产生较大的影响?挽留最有价值客户的难度有多大?运用这一 *** ，公司客户流失预测模型的准确率提升了47%。

4、大数据应用案例之：零售业—大数据帮零售企业制定促销策略

北美零售商百思买在北美的销售活动非常活跃，产品总数达到3万多种，产品的价格也随地区和市场条件而异。由于产品种类繁多，成本变化比较频繁，一年之中，变化可达四次之多。

结果，每年的调价次数高达12万次。最让高管头疼的是定价促销策略。公司组成了一个11人的团队，希望透过分析消费者的购买记录和相关信息，提高定价的准确度和响应速度。

定价团队的分析围绕着三个关键维度：

1）数量：团队需要分析海量信息。他们收集了上千万的消费者的购买记录，从客户不同维度分析，了解客户对每种产品种类的更高接受能力，从而为产品定出更佳价位。

2）多样性：团队除了分析了购买记录这种结构化的数据外，他们也利用社交媒体发帖这种新型的非结构化数据。由于消费者需要在零售商专页上点赞或留言以获得优惠券，团队利用情感分析公式来分析专页上消费者的情绪，从而判断他们对于公司的促销活动是否满意，并微调促销策略。

3）速度：为了实现价值更大化，团队对数据进行实时或近似实时的处理。他们成功地根据一个消费者既往的麦片购买记录，为身处超市麦片专柜的他/她即时发送优惠券，为客户带来便利性和惊喜。

透过这一系列的活动，团队提高了定价的准确度和响应速度，为零售商新增销售额和利润数千万美元。

5、大数据应用案例之： *** 营销行业（SEM）

很多企业在做SEM的过程中，都有这样的感触：每年都会花费大量的预算在SEM推广中，但是因为关键词投入产出无法可视化，常常花了很多钱却不见具体的回报。

在竞争如此激烈的SEM市场中，企业需要一个高效的数据分析工具来尽可能地帮企业优化SEM推广，例如BDP，来帮企业节省不必要的支出，提升整体的经营绩效。

企业可借助数据平台提供的 *** 营销整合解决方案，打通各个搜索引擎营销（SEM）、在线 *** 系统和CRM系统，营销竞价人员无需掌握复杂的编程技术，简单拖拽即可生成报表，观察每一个关键词的投入和产出，分析每一个页面的转化，有效降低投放成本。

通过BDP实况分析数据，可以快速洞悉对手关键词的投放时段、地域及排名，并对其进行可视化的分析，实时监控自己和竞争对手的投放情况，了解对手的投放策略，支持自定义设置数据更新的时间点、监控频次和时段，及时调整策略。知已知彼，才能百战不殆。

6、大数据应用案例之：电商行业

意料之外：胸部更大的是新疆妹子。曾经 *** 平台显示，中国女性购买最多的文胸尺码为B罩杯。B罩杯占比达41.45%，其中又以75B的销量更好，其次是A罩杯，购买占比达25.26%，C罩杯只有8.96%。

虽然 *** 数据平台不能代表一切，但是结合现实来看，这个也具有普遍的代表性，只能感慨中国女性普遍size。在文胸颜色中，黑色最为畅销，黑色绝对是百搭，每个女性必备。

从省市排名，胸部更大的是新疆妹子。这些数据都对于文胸店铺而言是很好的参考，为店铺的库存、定价、款式选择等策略都有奠定数据基础。

7、大数据应用案例之：娱乐行业

微软大数据成功预测奥斯卡21项大奖。2013年，微软纽约研究院的经济学家大卫•罗斯柴尔德（David Rothschild）利用大数据成功预测24个奥斯卡奖项中的19个，成为人们津津乐道的话题。

今年罗斯柴尔德再接再厉，成功预测第86届奥斯卡金像奖颁奖典礼24个奖项中的21个，继续向人们展示现代科技的神奇魔力。

总的来说，大数据的终极目标并不仅仅是改变竞争环境，而是彻底扭转整个竞争环境，带来新机遇，企业需要应势而变。企业只有认识到这一点，使用合适的数据分析产品、聪明地使用和管理数据，才能在长期竞争中成为终极赢家。

高频量化交易是什么意思？

高频量化交易，起源于程序化交易和做市商机制，是指利用人们无法利用的极其短期的市场变化来谋取利益的计算机化交易。

通过超高速超级计算机算法，分析高频交易数据中的价格变化模式，实现高速、高频申报的交易模式，并利用这些价格变化模式获利。高频交易还具有隔夜仓位低、报撤单频率高、开仓平仓频率高、换手率高的特点。

高频交易是指通过预设的计算机算法实现的一种高速、高频的交易模式，具有隔夜仓位低、报撤频率高、换手率高的特点。

量化交易是用先进的数学模型代替人工主观判断，利用计算机技术从庞大的历史数据中选择各种“高概率”事件来制定策略。这样可以避免在市场极度狂热或悲观时做出非理性的投资决策。

扩展资料：

高频量化交易的危害性

首先，高频交易行为，将会扰乱市场正常的交易秩序，损害其他投资者的利益，也有违市场的公平原则。中小投资者受制于资金、交易通道等多方面的限制，根本不可能实施高频交易。与之相比，机构在这方面不存在短板，机构实施高频量化交易，这对中小投资者而言也难言公平。

其次，高频量化交易的本质是超短线投机，不仅与监管部门倡导的价值投资、理性投资、长期投资的理念不符，而且容易引发市场波动，放大市场的投资风险。高频量化交易的背后，与“薅市场羊毛”并没有什么区别。此外，一旦高频量化交易出现交易规模过大，交易方向趋同的现象，无疑会产生严重的负面影响。

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