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Mercurius事件监听系统终于Online啦
最近几天集中编码了一番，终于把差不多九个月前立下的flag雏形写好了，Mercurius的Demo version完成，从spider拉取数据，入库，调库回测，标准化输出json数据包，上传github，github page前端调用显示，虽然策略只有简单的up in down out，但框架还是完整啦。后面打算做个Risk Parity的portfolio回测下放上来。
项目并不麻烦，也还没上酷炫的ML算法，但串了一下从python spider/mysql到frontend这一条的工程实现，也算是不错的锻炼吧，希望未来能给我带来一些机遇。God Bless~
上图：
未来完整版本的工程实现流程图：
Sandbox页面策略的实时回测，偷懒还没有把event summary写好：
以后每天又多了个客观参考啦～距离程序化决策又近了一步。
Updated 2018-09-13
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Thinking: TED talk from Ray Dalio
今天刷华见发现Dalio又出了一本新书，详细阐述历史上的债务危机。毫无疑问，桥水出品，Dalio出品必属精品，兴冲冲去桥水网站subcribe了免费的pdf版本。往下拖发现Dalio居然在2017年还有个TED演讲。
内容基本是对《Principle》一书精华的阐述，算法决策，计算机决策，集体智慧，克服个人的非理性与集体盲从的办法就是算法的weight。不过视频演讲中能够给出一个足够震撼人心的例子：Dalio中途戴上眼镜，盯着辅助演讲的iPad，展示了一下Bridgewater的会议流程：
所有人都可以对其他人提出赞成或反对意见并打分，Dot Collector（桥水的计算机决策系统的一个module）会进行记录，因此，可以想象N人的会议就能够组成一个NxN的矩阵（有向）
随后计算机系统会根据每个人在所有会议的表现等等进行用户画像（有没有感到可怕！），当最后会议集体决策时，并不是单单的democracy！而是根据不同人不同的merits进行加权；同时，用户画像也让企业能够对不同特质的人进行组合匹配，从而有利于合作事务的最优展开。
最后一个关于民主决策的例子也非常震撼人心，即使在一场会议上65%赞同35%反对一项决策，当桥水的机器决策系统根据不同人的merits进行加权后，会发现这个比例竟然会反过来，而更可怕的是，整个公司会遵循这样加权后的决策树行动。正如Dalio在经济运行的视频中描述的，像机器一样运行。
绝对的透明和绝对的客观，这是通往成功的第一步。
另附Dalio的新动画视频 《Principles for Success》
Updated 2018-09-11
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EC2迁移：从Razortail到Diggler
Diggler用了一段时间后发现丢包率严重，终于有一天彻底挂掉了。ssh通。查了下应该是被ban掉了端口，发现aws设置了非常方便的动态ip绑定，胆战心惊换了ip后正常。所以W的策略应该是行为检测，pattern connector确认后开始数据包投毒，随后ban端口ban ip。
惹不起惹不起。无非是看些技术文档教学视频paper什么的，诶。换了ip/crypto算法。
Updated 2018-09-07