算法帝國(guó)

目　錄
第1章　華爾街，第一張多米諾骨牌　1
編寫了期權(quán)代碼之后，彼得菲開始組建編程部，雇用了更多的程序員，因?yàn)樗麄冊(cè)谑袌?chǎng)中的作用越來越大。在精明的杰里克和精通算法構(gòu)造的彼得菲的帶領(lǐng)下，莫卡塔賺取了數(shù)百萬美元，成為世界上最有影響力的商品交易商之一。莫卡塔在成長(zhǎng)，彼得菲的黑客軍團(tuán)也是如此。到1975年，他們雇用了50名程序員，成為華爾街編程寶庫(kù)的中流砥柱之一。
黑客成長(zhǎng)的艱難道路　8
改變?nèi)A爾街的算法　10
1980年華爾街的黑客生涯：天時(shí)地利　13
算法交易之父　17
算法傳到好萊塢　23
平板電腦的先驅(qū)　24
算法從東海岸傳到西海岸　29
一個(gè)登上華爾街巔峰的黑客　34
金融領(lǐng)域的未知前沿　36
第2章　人與算法的簡(jiǎn)史　41
精妙絕倫的算法背后的高等數(shù)學(xué)正在復(fù)興。從來沒有任何一個(gè)時(shí)代有像現(xiàn)在這么多的人懂它，也從來沒有任何一個(gè)時(shí)代有像現(xiàn)在這么多的人通過討論與研究傳播自己對(duì)于它的理解。你只需要登入硅谷創(chuàng)業(yè)公司孵化器Y Combinator的黑客新聞留言板，這個(gè)已經(jīng)發(fā)展成為世界上最有影響力的網(wǎng)站，就能了解一切。
算法源自何處　42
黃金分割　44
現(xiàn)代算法的教父　45
高斯：實(shí)現(xiàn)算法的邏輯　49
帕斯卡、伯努利和改變世界的博弈游戲　53
賦形于算法　56
布爾邏輯機(jī)器　58
第3章　機(jī)器評(píng)出的前四十榜單　62
有三部電影，算法的預(yù)測(cè)與實(shí)際情況相差較大；另外六部，其預(yù)測(cè)卻準(zhǔn)確得令人難以置信。有一部電影制片廠期望收入一億以上，但實(shí)際票房卻只有4000萬，令人非常失望。算法的預(yù)測(cè)是4900萬。還有一個(gè)預(yù)測(cè)與電影的實(shí)際票房相差沒超過120萬。突然之間，Epagogix成了制片廠開機(jī)前分析劇本(尤其是大制作劇本)必不可少的工具。
你有41%的機(jī)會(huì)成為L(zhǎng)ady Gaga　64
A&R機(jī)器說沒有聽到一首單曲　69
巴赫機(jī)器　75
解開披頭士樂隊(duì)之謎　89
第4章　計(jì)算機(jī)的秘密高速公路　98
算法的價(jià)值全部體現(xiàn)在它的速度上。如果算法不能在微秒或毫秒級(jí)內(nèi)完成復(fù)雜任務(wù)，也就不會(huì)成為革新的力量了。速度在很大程度上由一件事決定：計(jì)算機(jī)硬件。
交易大過天　99
不論好壞，金錢、速度與科技總是攜手并肩　106
速度孵化器　108
第5章　系統(tǒng)里的博弈論　111
1989年，IBM批準(zhǔn)了一批科學(xué)家著手構(gòu)建一臺(tái)計(jì)算機(jī)，聲稱要打敗國(guó)際象棋世界冠軍。眾所周知，這臺(tái)計(jì)算機(jī)最終取名為“深藍(lán)”(Deep Blue)。1997年，深藍(lán)在其鼎盛時(shí)期打敗了國(guó)際象棋大師加里·卡斯帕羅夫，那時(shí)它重達(dá)1．4噸，同時(shí)運(yùn)行著256個(gè)處理器，平均每秒可以權(quán)衡兩億步，而國(guó)際象棋大師加里·卡斯帕羅夫每秒只可以想三步?！睹绹?guó)新聞周刊》稱這場(chǎng)象棋對(duì)弈為“大腦的最后一戰(zhàn)”。
讓算法變狡猾　114
體育博彩　118
算法：中情局的幽靈　119
對(duì)算法來說，愛情和棒球的世界萬事皆有可能　125
第6章　呼叫機(jī)器人醫(yī)生　130
但即便是最愛啃書本的老學(xué)究也難以消化并記住書里所有的內(nèi)容。公道地說，這本書只是一份參考資料，在醫(yī)生對(duì)某種藥物不甚了解時(shí)，供其查找。然而，有一種算法，不僅能夠在幾秒之內(nèi)從中找到相關(guān)內(nèi)容并記住，還能利用藥品生產(chǎn)企業(yè)的最新數(shù)據(jù)，不斷地進(jìn)行細(xì)致入微的調(diào)整。雖然醫(yī)學(xué)表面上看起來不能被電腦程序入侵，但這一事實(shí)已經(jīng)被算法撼動(dòng)了——真正的改變即將到來。
生命的仲裁人　130
你的機(jī)器人醫(yī)生　135
但是我預(yù)約的那個(gè)醫(yī)生呢　140
第7章　人的分類　147
每個(gè)人都有自己的人格類型。在真正的專家眼中，每個(gè)人都可以像動(dòng)物園的動(dòng)物一樣被分類、加標(biāo)簽并編成目錄。你是善變的猩猩還是溫順的小鹿呢？為人行事詭計(jì)多端，還是如阿貝(指歷史上誠(chéng)實(shí)的榜樣，第16任美國(guó)總統(tǒng)亞伯拉罕·林肯)一樣誠(chéng)實(shí)呢？擁有杰出技能的精神病學(xué)家只需通過和我們交談，就能迅速得出答案。他們知道我們?yōu)槭裁炊ぷ鳎瑸槭裁炊鴬^斗，也知道我們和什么樣的人合得來。但是平常給我們做性格測(cè)試的人中很少有這樣的診斷專家，他們是鳳毛麟角的人才。但如果這類稀有人才能被一臺(tái)機(jī)器模仿、復(fù)制，甚至發(fā)展得更強(qiáng)大呢？如果存在一套算法能識(shí)別我們的性格、發(fā)現(xiàn)我們的弱點(diǎn)、看透我們的思想并預(yù)測(cè)我們的行為呢？如果我們創(chuàng)造了一臺(tái)擁有讀心術(shù)的機(jī)器呢？
選對(duì)人：不靠運(yùn)氣靠科學(xué)　149
從美國(guó)航空航天局走進(jìn)日常生活　159
第8章　華爾街與硅谷的較量　167
2000年，通過計(jì)算機(jī)程序交易的比率不足美國(guó)股市交易量的10%。華爾街大亨知道算法的存在，但那時(shí)候算法還不足以撼動(dòng)市場(chǎng)，難以想象有一天它會(huì)整合整個(gè)金融系統(tǒng)，并觸發(fā)閃電崩盤這樣的事件。
第9章　華爾街的損失讓我們大家獲益　180
文藝復(fù)興科技是金融界數(shù)量分析精英人才最為集中的地方，事實(shí)上能在這個(gè)公司工作幾年，收入肯定有幾百萬，甚至幾千萬美元。只有公司員工才能購(gòu)買文藝復(fù)興的“大獎(jiǎng)?wù)禄稹?。大?jiǎng)?wù)伦?0世紀(jì)90年代初期成立以來，投資回報(bào)率增長(zhǎng)了30%，用基金創(chuàng)始人吉姆·西蒙斯的話來說，它使用算法交易數(shù)百萬股“任何有價(jià)格波動(dòng)的事物”。依照它一直以來的發(fā)展速度，大獎(jiǎng)?wù)聝H用20年就能將10萬美元變成2000萬美元。當(dāng)絕頂聰明、精于計(jì)算的人才開始拒絕文藝復(fù)興的財(cái)富，轉(zhuǎn)而投向成果未知的硅谷時(shí)，人們心中的天平已經(jīng)偏離了華爾街。
他們走向硅谷　180
華爾街帶來的傷害　190
第10章　未來屬于算法和它們的創(chuàng)造者　194
康奈爾大學(xué)的計(jì)算機(jī)科學(xué)系教授喬恩·克萊因伯格編寫了一套算法，這套算法在我們的只言片語間尋找線索，分辨誰是真正的影響者，誰具有左右輿論、引領(lǐng)潮流、引人注目的本領(lǐng)。這些人能決定選舉結(jié)果，也能推動(dòng)新產(chǎn)品面市。算法監(jiān)聽人們的談話，辨明誰是掌控局面的人，以及其他人分別處在哪一等級(jí)。
條條大道……　196
兩個(gè)海岸的故事　198
致謝　203
人名索引　209
地名索引　213