※ 引述《haryewkun (Har)》之銘言：
: ※ 引述《reader (讀者)》之銘言：
: : 我可以光明正大地搞分散運算、巨量儲存、機器學習、高可用性、模擬系統等等
: : 題材，每一個電腦科學項目都可能成為競爭優勢、都有人願意砸錢做。
: : 股市是一種 complex adaptive system, 沒有終極的獲利規則，任何獲利方法都
: : 要不斷變化甚至演化以求生存，是世上最佳的複雜系統研究題材之一，進入門檻
: : 適中，不需要學界人脈或名校學歷，但也不是誰都可以玩。交易管理只是基礎的
: : 題目，更上層的題目多的是，但沒做過基礎題目，不會有人讓你玩更難的題目。
: : 除了 P2P 系統，市場上所有可見的案子，大概就是交易系統的資料通量最大、
: : 內容最有發展性、需要處理的問題最純粹了。
: 我很好奇﹐這樣玩下去﹐如果有所突破﹐拿到的是諾貝爾經濟學獎﹐還是電腦系的
: 獎項﹖其實股市系統是最貼進現實層面的人工智慧模擬游戲了。不過﹐呵呵﹐現在
: 的技術能夠在心智方面超過真正的人類﹖應該很困難吧。現在的股市系統雖然普遍
: 運用在許多投資及基金操盤人中﹐但是主要仍然是以人類的資訊為主導。。。
: 我的想法不敢說一定對﹐有機會的話歡迎討論啦。。。
似乎又離題了，不過簡單說，總是先以協助決策為主，電腦自主決策還是
很後面的事。現實上電腦的效能並不足以超越人類，特別是有電腦輔助的
人類，倒是不必有太多浪漫幻想。
而且機器學習不會是近期適合發展的方向，基礎還沒打穩呢。目前雖然說
已經有不少人運用各類機器學習的工具來做電子交易，實際上卻還僅僅是
在使用少量的近期資訊來運算，效益有限，即時反應和長期分析能力，都
還差得太遠，十分受限於電腦運算能力，往往做為噱頭的成份較大，什麼
類神經網路、模糊邏輯、灰色理論、基因演算法、HMM 等等名詞早就叫得
滿天響了，十幾年前就有人引進宣傳了，金融界對此並不陌生，但若真的
有用，市場就不會是現在這個爛樣子。所以也不用期望太大。
對我來說，具有一般性和實用性的廉價、穩定、易用的分散式運算系統，
是現階段我比較關心的題目，若能有效運用在金融市場上，應該也能應用
在其他地方。
其實同樣是做電子交易，有沒有 CS 概念，差異就會很大。有的人滿腦子
都是更多的預算買更大的電腦和更好的資料庫，然後理首在那些系統上，
覺得能學習使用管控一般人不會接觸的昂貴系統，就覺得很有成就感。但
像我這樣子的，就會想把預算花在研發上面，所搞的技術愈來愈像是在做
作業系統和學術研究。
所以順便再回應 tinlans 網友, CS 人材走應用領域未必是一種浪費，也
可能是一種出路，這個社會能夠提供的純粹研究環境總是有限的，而社會
總體的進步，也十分依靠人材在各個領域的擴散和連結。只是若不能放開
心胸，輕視應用，或是做應用就覺得委曲而墮落，自然是人材的浪費，但
問題並不完全出在社會環境，那也是心態問題。
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其實我不太喜歡這個板，太多無謂爭論。
較具學術性或知識性的想法，歡迎到 PTT 的 CSSE 板討論。
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