对等关税砸盘,全球市场惨跌,图计算暗藏破局密码
近日,因担忧美国所谓“对等关税”加剧世界经济衰退风险,
资本货币市场仿佛“雷曼时刻”再现 ,
全球主要交易品种价格集体跳水。
为什么会这样呢?
特朗普刚扇动一下蝴蝶翅膀,全球就掀起了一场飓风?
学者们在长期的研究中发现,任何风险都不是孤立存在的。
当下,量化交易盛行,很多交易都以微秒计时,
一旦某一品种价格下跌,与之关联的品种也会殃及池鱼,就容易引发连锁反应。
不同的风险间还具有相互转化、传递和关联的链条效应。
比如这次因为关税原因,众多机构都纷纷抛出手中的产品,抛售之后,机构又得补充保证金,于是像黄金、加密货币这类相对值钱的资产也惨遭抛售,以回笼现金,就连原本盈利的品种也被拖入下跌的漩涡……进而引发了全面的抛售潮。
我们看到,这些问题它不是线性的结构,而是一个巨大的拓扑网络,每个环节之间都包罗着错综复杂的关系。任何一只蝴蝶扇动翅膀,都有可能造成另外的关联,天灾、战争、政治等各类因素,都会导致各类灰犀牛、黑天鹅事件的发生。
那么,有没有一种技术,能够穿越周期并能洞悉变化呢?
图计算就是一项非常硬核的技术,它在本质上就是与洞察蝴蝶效应是不谋而合的!
图计算最早发起于数学家欧拉于 1836 年提出的哥尼斯堡七桥问题,从上世纪 80 年代开始,该技术得到了一个快速的发展。
在真实世界中,危机的传递就是属于典型的图计算中的K邻搜索的过程。K邻,即K跳邻居,是基于广度优先的遍历方式对起始节点周边的邻域进行探索的一种算法,广泛应用于关系发现、影响力预测、好友推荐等预测类场景。
马克思说,生产力决定生产关系。
人工智能、物联网、云计算……伴随科技领域日新月异,信息流动、物资流动都达到了前所未有的水平,越来越多的企业参与到全球经济循环中,横贯东西方几个世纪的生产力鸿沟,正在被快速填平。
然而,我们也看到了硬币的另一面,在构成世界的复杂逻辑中,“戴尔理论”并不灵验,“修昔底德陷阱”并将长期存在……
但无论怎样,图计算(图数据库)技术对数据的洞悉将会是赋能企业和组织提前做好风控的哨兵。
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