首板半路模式

@yjshishen 兄好，我们这边查看了下并没有删除记录，谢谢。

兄今天上了什么

写错，是有些信息人能看到，还没有定量，才会人去驱动，如果能定量后，衔接到全自动，只是无缝衔接。

@股天乐 为啥删我发言

另外复杂事件处理的核心是策略，你说的为了设定分类标签只是因为你们的策略体系只需要分类就行了，其实这个很发杂很复杂

兄是专业的，懂的自然懂。

你说的很好，知道我想的关键点。关于你说的非结构化的定量，包括逻辑分析的定量方法、新闻信息的分析处理，我现在卡在这里（当然非常有用，你把交易范围扩展自然会想这些问题）。至于能不能解决，负责人的讲我认识能解决的非常好的，所以我才花时间做这个。

全自动和半自动的关键在于是否人去驱动交易，很多团队都可以提前设定好一些条件放手去交易，这种我认为是半自动。

难点在于不能全自动的原因是有很多关键的信息还去定量，程序自然无法得知这些信息，如果这些信息暴暴露的阿尔法远远超过定量的那些，那么这个工作实际上不是程序员的工作，这是整个系统架构的人以及数据挖掘的事情，如果把非结构化信息结构化，目前这个岗位在任何的大数据公司都是非常牛逼的，意味着这个人是“场景专家”“业务专家”，并且可以成功把别人说成正确的废话的那种事情转换到定量，这就是区别。
每个团队有无这样的人我不知道，但是如果要把非结构化数据结构化，工程浩大无比，毕竟没有金工部那些人悠闲自在，生活惬意。

新闻类信息看的怎么处理，先把目标设定好，你要让程序去解读一段文字得出一个结论，还是为了设定分类标签，如果是前者，谷歌都不曾拥有，如果是后者我觉得务实落地。我们属于后者，因此自动化并不是难点。

@系统和我 你说的很多团队和人都在做，但是基本都是辅助人类用的。完全全自动实战的很少，你们实现了？

@yjshishen 爬虫 语义 切割 定量