近日，搜狗CEO王小川暗怼孙宇晨天价拍下巴菲特午餐一事，两人在对一些事物的理解上存在分歧，尤其是在区块链和加密货币领域，空气项目满天飞，确实很容易让人产生数字货币就是骗局的看法。
随后网络上爆出OKEx第二期IEO项目ALLIVE官网白皮书中，出现「王小川担任项目顾问」的信息，是okex第二期ieo项目ALV的顾问，协助开发人工智能算法。对此，据媒体报道，王小川对此表示并不知情，回应称，“我不瞭解allive是啥，更别说做过顾问了。”
由这一细节，我们可以初步得出几个推论：
1.搜狗王小川ALLIVE顾问身份被本人否认，如果王小川没有说话，那么ALLIVE项目存在造假嫌疑。
2.OKEx对IEO项目的质量审查流程不严谨，连最简单的项目人员、顾问身份等信息都没有确认（或者至少没有跟王小川确认）。ALLIVE或许并非特例。
3.用户因疑似造假事件在OKEx上投资造成的资产损失，或因OKEx法律主体不在国内无法通过正当渠道维权。
如王小川所言，加密货币圈内确实存在“骗子”，他在微博上发布这段话的时候，也许没有想到的是，自己也会被用来当造假项目的“挡箭牌”。
网站地址：https://bitnodes.earn.com/
bitnodes项目是bitcoinfoundation所支持的一个开源项目。bitnodes项目的主要作用是收集维护比特币网络的节点信息，并依据这些节点信息的变化作出相应的对比特币网络健康状况的判断。
bitnodes统计了全网比特币节点的数目，在网站中我们可以看到全球比特币节点分布的状况。
从bitnodes提供的统计中我们可以了解到比特币网络在全球各个国家的分布情况。按照现在的统计，美国是占有比特币节点最多的国家，而中国的节点数量只是美国的零头。。
在排名前十的国家中，欧美的国家占据了绝大多数。
在排行榜中点击中国，展现在我们面前的是中国的比特币节点分布情况。
需要说明的是，bitnodes统计到的节点数量只是一个全网下限值。很多比特币节点出于安全问题的考虑并不在该统计中出现。
如果想加入bitnodes？非常容易，只要你运行一个bitcoin core客户端程序便可以了。到网站去下载bitcoin core，然后打开程序同步全网的区块，保持你的客户端24小时在线，你便可以成为比特币全球网络中的一员了。
人就是信用的载体。
看懂了《黑客帝国》的人，心中一定难掩悲哀——这是人类的终极归宿吗？
看懂了《三体》的人，只怕也有不少犯上抑郁症——文明之争竟如此冷血？
当区块链技术以摧枯拉朽之势呼啸而来，曾经以为2140年（比特币被挖完的那一天）才会到来的场景触手可及，矩阵已成，三体降临，这一切并不遥远。
技术进化比想象的要快得多，互联网、区块链、算力、AI将重新定义人类之存在？
人性向左，技术向右，人类的田园时代是否就此终结？
这一切还是要回归到思考人本身的问题，人在未来，将如何存在？
如果人类文明最有用的数据在链上运转，那么，虚拟和现实界限必将模糊，人与 Token 之间渐渐融合。
到那个时候，人从出生起就是天生的点对点的信任机器。
最后，人似货币，人本身成了衡量一切的价值标的。
创世块与你共生 先来梳理一下历史：2009年1月3日出现的比特币，虽然被赋予货币属性，但它只是向法币世界刺出的一把利刃，最初的想法很简单，就是颠覆华尔街掌控的百年特权。
作为一个极具情怀的技术极客，中本聪的想法很简单，目的也很纯粹，就是希望通过 P2P + 密码学 + 编程合约让每个人获得铸币权，这从比特币的创世区块对英国财政大臣的讽刺可以看得出来。但它仍然是一个中间等价物，参照系是现实世界的法币和黄金，中本聪没有将这个币的价值与自己绑定。
不过区块链技术的车轮一旦启动，特别历经 ERC20 标准洗礼后，人人发币不再是一个梦想，如果每个人的价值上链之后，那么人币一体化是水到渠成的合体。
Token 成为社会运行的基本单位，人与人之间自由交换价值，无需第三方背书，去中心化的交易所会给出一个标准型的兑换价格。所有 Token 的价值，都是基于人和人、人和机器、机器和机器之间形成的共识，通过算法予以确认。
区块链的文明形态 区块链文明形态的出现，使人类之间的协作达到前所未有的深度和广度。这种深度是建立在忠于数学的基础之上、超脱于人本身的信任，这种信任逐渐会同化为一种信仰。广度则是任何人都可以参与进来，甚至包括星际文明。一切数据共享透明，且不可篡改，个体和组织都脱离了各种中心化机构的框架约束，自由迁徙，自主匹配，自由生产。一切共识也因来自于个体独立意志的自由选择使人与人的关系变得紧密联系、深度链接。具体表现出以下三种特质：
1、万物去中心化 区块链去中心化的本质特征，使得物与物、人与物、人与人之间都会去中心化。
在万物互联的时代，区块链将万事万物都陈列到机器世界的“货架”上，面向算法统一标识，机器根据数据信息秒速运算，并完成点对点的匹配，从而自动组合、自主交易。其中，人也是“货架”的货物之一，每一个个体都更像是区块链分布中的一个节点，人类因有价值的生活记录和信息都被加密变成一段数据（哈希值）而不断地被数据化。系统根据各种可视化的个人数据自动配对，在达成共识之后，交易彼此的个人 Token。
在这样的社会生产过程中，一切的交易行为都是有价值数据的互换，并且所有的交易过程因其透明性和自主性能迅速高效地完成，而不是信息不对称下的被动交易。
2、利益绑定，价值共识 万物去中心化后，人与人也会因根据独立意识选择达成的共识价值而被深度绑定。
信息互联网下，人与人处于一张信息流动的大网之下，关系是一种弱关系；而价值互联网下，区块链使得人们的经济行为在算法之上达成价值共识，每一个人都可以用自己的信用做背书发行 Token，利益深度捆绑之下，人与人之间被紧紧地连在一起。
在社会生产中，随着核心生产资料从土地厂房变成了算力和数据，人类会发行 Token 来募集所需的生产资料，由此每一个天然去中心化的 Token 就成了一种共识，成为了认同的一种标志。因此，Token 所代表的生产关系，是人类可能更接近于某种信仰：在生产资料充裕的情况下，人类的意志独立，并开始回归到原始本质——自由地有意识地活动，在共同利益之下一起完成某件事情。
3、透明化思维 透明化思维是区块链文明区别于其他文明独有的特征。生活在区块链文明世界里的人，都可以直接观测到对方的公共信息。
区块链本身去中心化、不可篡改、可追溯等特性使得区块链上所有被记录的信息都公开透明，因此，人与人之间可以直接点对点地获取对方的一切，无需通过任何第三方，从而降低了信任成本。整个社会也在快速无误的共享信息、高效运转。
所以，拥有透明化思维的文明是一种更高级的文明。人与人在数字、意念中对接、匹配、协作，并变得彻底透明化。甚至，在区块链文明之下，人类成为了主链上的一个坐标系，有着可视化的时间运行尺度，一生都用数字价值的货币来进行衡量，最终达到一种“人即货币”的状态。
人即货币的三大定律 一个人所代表的价值被直接以货币的形式所体现，这是信用社会建立的基础。每个人从出生到死亡的一生数据的确权，使得这样的数据极有价值，我们的数据都能为我们的信用做背书，在此提出“人即货币”三大基本定律。
1、每个人都有发行货币的自由 就像每个人拥有劳动的自由一样，任何人到了18岁都有发行自己货币的权利，每一个人都可以用自己的信用做背书发行货币，来募集生产资料去实现自己的想法。
2、个人价值 = 个人币值 人最重要的信息都在区块链上得到体现，币值直接对应着个人价值，币值随市场行情波动，个人行为直接影响币值行情，要了解一个人当前的社会价值，看他的币值就够了。未来经济基本单位不再是“公司”，而是“个人”。A 股不再是公司的交易，而是人的交易所。
3、人币同在 人即货币，货币即人，这两者不可分离，两者互为镜像，一个是现实世界行走的碳基生命，一个是在区块链上奔波的硅基灵魂。人死币没，币殁人亡。现实世界的人死亡了，那区块链上的钱包地址将被销毁。同样，如果区块链的钱包地址被销毁，那现实世界的人将成为黑户。
人即货币是互联网信用社会的基石，是共识时代的更高版本，这样的社会将最大限度让人类达成协作，通过自律来换取更大的自由和信用，让自发行的货币更有价值。
畅想：货币化的一生 生活在区块链文明里，人的一生，其实就是数字化的一生，数字则凝结在属于自己的 Token 上，它伴随人的一生。从出生到死亡，一生的轨迹都被记录在区块链上，所有的信息都一目了然。实体的人与区块链上的人互相映射，如下图
区块链世界中的人的生命周期示意图
1、出生 你一出生，就被纳入主链这样一个体系之中。在这个体系中，存在着世界通用的价值评估体系，它会随着你的生命路径，不断自动更新对你个人价值的评估。
在你诞生的那一刻，主链根据你个人的本体特征，为你加盖了一个时间戳。
在这个时间戳上，标记着你的性别、父母姓名、分娩情形、出生净重量及具体的出生时间等，并且为你生成一个独一无二的钱包地址。这个地址将会记录你一生的数据，每一笔数据都会有具体的时间标记，永远无法篡改。
大数据杀熟的时代，你的隐私被彻彻底底扒光了！
如今，为消灭贪腐、洗钱等犯罪行为，中心化数字货币试图取代传统纸币，但与此同时，诸如微信、支付宝、美团等中心化平台利用人工智能、大数据等技术将个人隐私视为虚无，如同深处圆形监狱一般，时时刻刻被人盯着，却毫不知情。
而隐私币或许是一个我们保护隐私的好利器。
文章先是通过各种实例分析中心化数字货币给我们带来的危险与弊端，随后介绍了 Zcash、Grin 和 Monero 等隐私币项目，这些项目如何保护我们的隐私？隐私币会不会成为主流货币，成为下一个牛市的催化剂？老铁们，请细细品读！
无现金的社会即将到来！ 未来二十年，现金将逐渐退下历史舞台。
这并不是耸人听闻，实际上，早在几年前，推动无现金社会的伟大运动就已开始萌芽，计算机以及信息网络的发明使无现金社会成为必然。
无现金社会已经在印度等国家中悄然推行。
2016 年底，印度总理 Narenda Modi 以打击贪腐、洗钱行为，并让民众养成纳税习惯为由，突然大笔一挥宣布废除 500 元和 1000 元卢比钞票，如果民众不在指定时间内将它们换成新卢比钞票，那么这些旧卢比钞票将变成一堆废纸。
相关机构提供的数据表明，所有 500 卢布和 1000 卢布两种钞票加起来，占到当时印度货币流通总量的 86% ，这一意外的举动引发了全国性的混乱，也让全世界人民大跌眼镜。
在印度，贪腐、洗钱和逃税行为都已达到直接威胁国家经济命脉的程度。据统计，在当时，只有大约 2％ 的印度公民会依法缴纳税款。而当一个国家无法通过税款等方式充填国库时，庞大的国家基础设施就很难正常运转。
事与愿违， Modi 政府大刀阔斧的改革并没有解决这些问题，反而给人民带来了巨大的痛苦，给国家最底层的穷人带来了致命性的打击。新政出台后，因为害怕手中的钱变成废纸，印度民众没日没夜地在银行前排起了长队。而因为改革时期混乱的货币政策，街头摊贩也无法出售他们的商品。
而在这场改革中本应被打击的富人却几乎没有受到什么冲击，他们仍可以通过将财富转移到如钻石等易于交易的奢侈品中来逃避税收。
2017 年 8 月，印度废止大面额法定货币的改革运动宣告失败，99％ 被废止的大面额卢比再次流回到银行中，Modi 政府试图通过废止大面额货币来打击贪腐、洗钱和逃税行为的计划彻底破产。
Modi 这次改革走在了世界前沿，尽管政府苦苦推动，但也因为改革力度过于猛烈，仍以失败告终。
但也不是没有任何影响。在这次激进的改革中，大多数民众看到了纸币暴露出的问题，便纷纷投入互联网支付的怀抱。自货币新政实施以来，印度最大互联网支付平台 Paytm 的用户数及利润均迎来了巨额增长。
改革失败后，印度政府将重心转向了全球最大生物识别数据库 Aadhar 项目，以及配套打造的 UPI 统一电子支付系统，准备从零开始建立一个“少现金社会”，然后逐步过渡到“无现金社会”，无现金社会运动向前迈进了一大步。
印度之外，无现金社会运动在亚洲已遍地开花。
今年一月份，我受 Blockstack 邀请去香港出席活动。在这里，我第一次接触到了香港八达通卡。八达通卡十分便携实用，在一家便利店中冲入现金，需要买单时，只要轻轻一刷就能完成付款，不像刷银行卡那么繁琐。
八达通卡最初仅用来乘坐地铁，但因为八达通卡的便利性，各行各业开始将其作为信用卡和现金的替代品，支持八达通卡支付。
这就是一张八达通卡，它可以保障你的衣食住用行。
八达通卡
未来几年，越来越多的社会活动将以这种无现金的方式进行，中心化的数字货币会将触角伸向你生活中的方方面面。从许多方面来说，这是一件好事。无现金社会可以让你小到买咖啡大到买家电都变得更加容易。
圆形监狱与中心化数字货币 但事物都有两面性，这个伟大的历史运动也有不好的一面。虽说无现金社会简化了你的生活，但它并没有在本质上改变货币的特性，它仍是中心化的、易受监管的货币。
如果你将数字货币等同于纸质现金，那你就大错特错了。
类似于互联网监视用户、滥用数据的商业模式，你手中持有的中心化数字货币会让你置身于圆形监狱中。
注：圆形监狱，1785年英国哲学家 Bentham 首次提出，通过这样的设计，仅用一人就可以监视所有犯人，而犯人却不知道他们是否受到了监视。
圆形监狱
举一个简单的例子，在你拿起手机之前，你的手机会知道你要去哪里、你的朋友是谁以及你想要购买什么，可以说手机监视了你生活的方方面面。
中心化数字货币会让你泄漏更多隐私。
币圈历经7个月的寒冬之后，比特币价格在今年2月首次出现连续上涨，涨幅超过11%，一度突破4000美元。
近期，据Gikee.com链上数据监测显示：今年2月的交易量也是自去年3月以来的最高月度交易量，BTC交易量超过2000亿美元，ETH交易量超过1000亿美元。
BTC
由于比特币在2月中下旬突破4000美元，交易量环比增长34%，这是BTC交易量是一年内的最高，BTC交易在一个月内交易量近2063.7亿美元。
ETH
以太坊的交易量也达到了一年来的高位，在2月份，以太坊交易了价值1044.6亿美元的以太坊，ETH交易环比增长34.40％。
EOS
在2月份，EOS交易量为332.2亿美元，交易量增长54.75％，连续第5个月成为交易量第4的加密货币，是自2018年5月以来EOS交易量最高的月份。
LTC
莱特币在2月份的交易量排名第5，约有328.5亿美元的交易量，交易量环比增长93.58％，这是自2018年第一季度以来交易量最高的月份。
2月比特币价格飙升11％鼓舞了市场情绪，比特币链上交易量和交易所总交易量都达到了7个月以来的高位，但它还没有真正走出熊市困境，市场触底在即，投资者在等待市场下一次大幅调整。
目前，整个加密货币市场市值徘徊在1290亿美元左右，交易量开始略有减少，过去24小时内交易量为249亿美元，市场持续横盘，也许下一轮大幅调整马上要来了。
今日，据Gikee.com排行榜统计显示，目前交易量TOP 3是USDT、BTC、ETH。
3月6日市值TOP 10币种
而在今年，加密货币可能会触及市场行情的底部，并且今年大部分时间比特币价格可能徘徊在3000到5000美元之间。
也许直到2020年比特币产量减半的时候，我们才会迎来下一轮真正的牛市。
今天我们谈谈高频交易中比较成熟的一些交易策略，应用于数字货币市场。
引言：
高频交易是自动化交易的一种形式，以速度见长，利用计算机系统加入人工智能算法，以智能化方式，快速，稳健的短线持仓执行交易。其中，国际金融领域比较流行的交易策略有：
1、市场微观结构交易策略；
2、统计套利策略；
3、事件交易策略；
4、流动性交易策略。
高频交易是量化投资领域，金融市场一颗璀璨的明星，是金融科技发展到一定程度的产物。更是国际金融炒家常用的金融工具。欧洲证券监管委员会给出这样的定义：高频交易是自动化交易的一种形式，以速度见长，它利用复杂的计算机技术和系统，以毫秒级的速度执行交易，并且日内短暂持仓。现在再加入人工智能方式，来创建合理的高频交易模型。
高频交易都有哪些关键特征：
1、处理分笔交易数据和算法交易
处理分笔交易数据和算法交易是高频交易的重要流程，高频交易通过对市场分笔交易数据进行采集、处理，分析市场在微观上潜在的交易机会，一旦确认交易机会，通过算法交易及时下单进场，获利后快速平仓离场的一种交易策略。
2、高资金周转率和日内交易
高资金周转率和日内交易也是高频交易的特点，交易过程中，资金快速进场出场，一秒钟内可以发生多次下单、撤单的动作。资金在整个交易过程中高速流转，提高了市场流动性。同时，日内交易也回避了隔夜风险。
国际金融市场有以下几种比较成熟的交易策略：
1、市场微观结构交易策略
市场微观结构交易策略主要是通过分析市场中即时的盘口数据，在短时间内，对选定的交易对，根据交易对买卖订单流不平衡原理进行短暂交易的策略。比如EOS当天涨幅12%，ETH涨幅3%，这样的策略在短时间就产生较大的套利空间。市场中即时的买卖订单流中潜藏着很多交易机会，通过系统统计可见的交易订单及其他参数变化，分析未来极短时间内是卖单流主导还是买单流主导。在卖单流主导的市场中，价格将下跌；在买单流主导的市场中，价格将上涨。根据市场变化进行操作。
利用市场微观结构交易策略，系统通过对比分析交易订单中买卖单量，抢先交易，并快速平仓。前提条件是需要获取真实的交易订单数据，防止干扰数据。因此这种交易策略还需要配合其他交易策略，交易参数一起分析，做出正确的分析判断。
这种交易策略应用比较广泛应用在期货交易市场，通过观察盘口信息，寻找机会，快速下单，快速平仓，高频交易，获利不小。
这种交易方式以速度见长，人工操作几乎很少，都是通过系统分析，快速操作完成。
2、统计套利策略
统计套利策略是寻找具有长期统计关系的交易对，根据长期的数据统计结果，在交易对价差发生偏差时进行套利的一种交易策略。这种交易策略也非常适合于数字货币交易市场。
3、事件交易策略
事件交易策略是指利用市场对事件的反应进行交易的策略。事件可以是影响广泛的经济事件，也可以是行业相关事件。每个事件对市场产生影响的时间差异很大，高频事件交易策略就是利用事件在极短时间内的影响自动进行交易，赚取利润。
该策略中有两个环节比较关键。
1）确定什么时间可以产生影响的事件。这就需要信息搜集部门配合，挖掘最近事件，及事件对市场的影响。快速反应。快速交易。
2）确定事件的影响时间和方向。这需要不断地对历史数据进行统计挖掘。
4、流动性交易策略
流动性交易策略是为市场提供流动性来获取利润的交易策略。做市商们为市场提供不同价位层次的订单，为头寸接受者提供流动性，因此被称为流动性交易策略。做市商为市场的流动性做出了贡献，很多非活跃市场由于做市商的存在，流动性显著提高，交易成本大为降低。
做市商策略的理论基础是存货模型与信息模型
1）买卖价差实际上是有组织的市场为交易的即时性提供的补偿。
2）买卖价差是由于市场信息不对称性造成的。
做市商们通过对订单统计分析、对波动性等市场微结构进行研究，提高了市场流动性，同时也从市场中获利。
总结：
不是一种交易策略都是万能的，往往在实际操作过程中，几种策略同时运用，取长补短，综合分析，在合适的时间点，选取合适的策略组合进行操作。这就需要计算机系统与人工智能综合运用起来。对统计数据不断分析，根据模型预警为操作者建议合适的交易策略。操作者再根据自己的经验，参考模型分析，理性的做出合理的判断。
2019年12月19日整理于深圳
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术，真区块链，理财冷钱包!?
6、实力派 XTOKEN能被证实是真实冷钱包!且是全球唯一冷钱包理财!
小编:太阳老师
原作者：UB赌徒 （文章略有修改）
比特币诞生于2009年，曾一度被当做极客手中的玩具，并不被重视，于是发生了程序员用1万个比特币换两个披萨的故事。如今10年过去了，比特币的身份标签已从暗网、犯罪、泡沫，逐渐变成了财富的代名词。价格则从最初的几分钱，暴涨到13万，但是这个过程却并不“顺利”。10年间，比特币经历200多次被死亡，摆脱竞争币的“围追堵截”，最终稳坐加密货币的“头把交椅”，难以被撼动。
比特币已经存在10年，大家都在讨论谁将是下一个区块链的风口，笔者留意到了一个叫UBTC的币，随即研究了一下这个币，发现UBTC英文全称是UnitedBitcoin，中文名是比特联储，拥有估值几千万的顶级域名UB.com。比特币元老、比特币核心开发人员、区块链领域的泰山北斗Jeff Garzik担任首席科学家及基金会董事，数字商务商会主席–Matthew Roszak担任首席策略官，团队组成堪称豪华。
UBTC建立的初衷是为了解决比特币日渐拥堵的问题，比特币区块链上最高时有上万笔交易积压，扩容问题一直是所有人的关注重点。UBTC在市场领先的加密货币基础上博采众长，独辟蹊径，将区块扩容至8M，加入闪电网络，在解决转账速度问题的基础之上，赋予UBTC网络智能合约，采用POW+POS混合共识机制，提出稳定货币，电子支付平台等伟大战略目标，UBTC或将成为一个真正的全球联合信用储蓄联盟。
【POW +POS混合共识机制】混合共识机制也被称为活动量证明，它是两种共识方法的合并。UBTC正在实施一种混合共识机制，这种机制分为工作量证明和权益证明（各50%）。一旦区块被挖出来，该过程就会重新开始。在UBTC实现这一点的方式中，没有固定的顺序，其中任何一个群体都可以挖矿。平均50％的区块将由POS挖出，50％将由POW挖出，但一个区块的后续区块可以由任意一种方法被挖出来。
【UBTC技术–智能合约】UBTC的智能合约可以说是以太坊的升级版，带来无限的可能性和创造性。UBTC使用UVM作为运行智能合约的虚拟机，而不是EVM。目前，UBTC智能合约已经正式上线，与以太坊的EVM相比，UVM旨在提供多种替代功能，优势最明显的是支持更常用的编程语言。现在想创建智能合约的人不需要学习Solidity。相反，他们可以使用自己喜欢的编程语言，比如C#、Java、Kotlin或LUA。这极大的开拓了开发者们的想象力，使智能合约编程更加简单易用。
【UBTC生态—支付工具】在UBTC生态中，UBPay和UUSD称得上是杀手级的应用。UBTC的愿景是发行多种数字货币，并应用于多场景的快捷支付，UBPay就是这样一个全球性的数字支付解决方案平台，它将发行多种与传统货币锚定的数字货币，提供一种替代传统法币的支付方式。毫不夸张的认为UBPay就是打造区块链版的数字支付。使用UBPay支付平台的每一笔交易都记录在区块链上，以确保消费者和商家交易透明，有效解决欺诈、退款和支付安全的问题。
【UBTC生态—稳定币】UBPay平台交易者需要一个可信赖的稳定币，来对冲加密货币市场极端的价格波动。由此，UBTC生态下的第一个稳定币UUSD应运而生。UUSD将以1:1的比例与美元挂钩（1UUSD=1美元），以满足那些要求高安全性和高透明度的人士的需求。即便所有交易均可以在区块链上查到，最重要的是，不论何时， 稳定币UUSD都会保有300%的UBTC作为抵押。
UBPay、UUSD将会帮助UBTC打造完整的生态闭环，一旦UBPay、UUSD开始被大规模应用，UBTC将无可限量。
UBTC于2017年12月12日面世，不到一年的时间里，UBTC技术不断突破，生态逐渐拓展，社区运营也搞得有声有色，UBTC也获得了行业的认可，目前已成功上线包括ZB（www.zb.cn）在内的18家交易所，全世界的投资者都可以通过这18家交易所自由买卖UBTC。
UBTC在立项之初的白皮书给出了明确的答案，目前，区块链还没有真正杀手级应用落地，还需要技术极客不断地探索。只是如果把这个过程比喻成一场马拉松，UBTC显然为未来做出了更长远的规划。UBTC的大旗必然展旗高扬！
人工智能的发展曾经经历过几次起起伏伏，近来在深度学习技术的推动下又迎来了一波新的前所未有的高潮。近日，IBM 官网发表了一篇概述文章，对人工智能技术的发展过程进行了简单梳理，同时还图文并茂地介绍了感知器、聚类算法、基于规则的系统、机器学习、深度学习、神经网络等技术的概念和原理。
人类对如何创造智能机器的思考从来没有中断过。期间，人工智能的发展起起伏伏，有成功，也有失败，以及其中暗藏的潜力。今天，有太多的新闻报道是关于机器学习算法的应用问题，从癌症检查预测到图像理解、自然语言处理，人工智能正在赋能并改变着这个世界。
现代人工智能的历史具备成为一部伟大戏剧的所有元素。在最开始的 1950 年代，人工智能的发展紧紧围绕着思考机器和焦点人物比如艾伦·图灵、冯·诺伊曼，迎来了其第一次春天。经过数十年的繁荣与衰败，以及难以置信的高期望，人工智能及其先驱们再次携手来到一个新境界。现在，人工智能正展现着其真正的潜力，深度学习、认知计算等新技术不断涌现，且不乏应用指向。
本文探讨了人工智能及其子领域的一些重要方面。下面就先从人工智能发展的时间线开始，并逐个剖析其中的所有元素。
现代人工智能的时间线
1950 年代初期，人工智能聚焦在所谓的强人工智能，希望机器可以像人一样完成任何智力任务。强人工智能的发展止步不前，导致了弱人工智能的出现，即把人工智能技术应用于更窄领域的问题。1980 年代之前，人工智能的研究一直被这两种范式分割着，两营相对。但是，1980 年左右，机器学习开始成为主流，它的目的是让计算机具备学习和构建模型的能力，从而它们可在特定领域做出预测等行为。很多初学者，对大数据的概念都是模糊不清的，大数据是什么，能做什么，学的时候，该按照什么线路去学习，学完往哪方面发展，想深入了解，想学习的同学欢迎加入大数据学习扣群：805127855，有大量干货（零基础以及进阶的经典实战）分享给大家，并且有清华大学毕业的资深大数据讲师给大家免费授课，给大家分享目前国内最完整的大数据高端实战实用学习流程体系
图 1：现代人工智能发展的时间线
在人工智能和机器学习研究的基础之上，深度学习在 2000 年左右应运而生。计算机科学家在多层神经网络之中使用了新的拓扑学和学习方法。最终，神经网络的进化成功解决了多个领域的棘手问题。
在过去的十年中，认知计算（Cognitive computing）也出现了，其目标是打造可以学习并与人类自然交互的系统。通过成功地击败 Jeopardy 游戏的世界级选手，IBM Watson 证明了认知计算的价值。
在本文中，我将逐一探索上述的所有领域，并对一些关键算法作出解释。
基础性人工智能
1950 年之前的研究提出了大脑是由电脉冲网络组成的想法，正是脉冲之间的交互产生了人类思想与意识。艾伦·图灵表明一切计算皆是数字，那么，打造一台能够模拟人脑的机器也就并非遥不可及。
上文说过，早期的研究很多是强人工智能，但是也提出了一些基本概念，被机器学习和深度学习沿用至今。
图 2：1950 – 1980 年间人工智能方法的时间线
人工智能搜索引擎
人工智能中的很多问题可以通过强力搜索（brute-force search）得到解决。然而，考虑到中等问题的搜索空间，基本搜索很快就受影响。人工智能搜索的最早期例子之一是跳棋程序的开发。亚瑟·塞缪尔（Arthur Samuel）在 IBM 701 电子数据处理机器上打造了第一款跳棋程序，实现了对搜索树（alpha-beta 剪枝）的优化；这个程序也记录并奖励具体行动，允许应用学习每一个玩过的游戏（这是首个自我学习的程序）。为了提升程序的学习率，塞缪尔将其编程为自我游戏，以提升其游戏和学习的能力。
尽管你可以成功地把搜索应用到很多简单问题上，但是当选择的数量增加时，这一方法很快就会失效。以简单的一字棋游戏为例，游戏一开始，有 9 步可能的走棋，每 1 个走棋有 8 个可能的相反走棋，依次类推。一字棋的完整走棋树包含 362,880 个节点。如果你继续将这一想法扩展到国际象棋或者围棋，很快你就会发展搜索的劣势。
感知器
感知器是单层神经网络的一个早期监督学习算法。给定一个输入特征向量，感知器可对输入进行具体分类。通过使用训练集，网络的权重和偏差可为线性分类而更新。感知器的首次实现是 IBM 704，接着在自定义硬件上用于图像识别。
图 3：感知器与线性分类
作为一个线性分类器，感知器有能力解决线性分离问题。感知器局限性的典型实例是它无法学习专属的 OR （XOR） 函数。多层感知器解决了这一问题，并为更复杂的算法、网络拓扑学、深度学习奠定了基础。
聚类算法
使用感知器的方法是有监督的。用户提供数据来训练网络，然后在新数据上对该网络进行测试。聚类算法则是一种无监督学习（unsupervised learning）方法。在这种模型中，算法会根据数据的一个或多个属性将一组特征向量组织成聚类。
图 4：在一个二维特征空间中的聚类
你可以使用少量代码就能实现的最简单的聚类算法是 k-均值（k-means）。其中，k 表示你为样本分配的聚类的数量。你可以使用一个随机特征向量来对一个聚类进行初始化，然后将其它样本添加到其最近邻的聚类（假定每个样本都能表示一个特征向量，并且可以使用 Euclidean distance 来确定「距离」）。随着你往一个聚类添加的样本越来越多，其形心（centroid，即聚类的中心）就会重新计算。然后该算法会重新检查一次样本，以确保它们都在最近邻的聚类中，最后直到没有样本需要改变所属聚类。
你有没有过这样的疑惑：技术分析、行情预测什么的完全不靠谱，市场背后仿佛有一只看不见的手在拨弄着。
伴随着近日的又一次行情暴跌，这只“神秘之手”更是给处于寒冬的市场蒙上了一层阴云。
阴云背后是什么？始作俑者又是谁？经过大量的数据分析，并查阅相关资料，我们找到了一些蛛丝马迹：
始作俑者之一：丝绸之路
丝绸之路，“暗网”世界最臭名昭著的网站之一，在这个网络中，人们匿名进行毒品、枪支和情色等非法交易。而“比特币”就是这些非法交易的是主流交易中介。
2013年，丝绸之路网络被警方破解，创始人乌布利希（Ross Ulbricht） 被抓。伴随丝绸之路的瓦解，其中流通的10多万比特币也被无限期冻结。至于何时解冻，没人知道。
“这10多万比特币是一把达摩克利斯之剑，带给市场的悲观预期远比它本身可怕！”不止一位分析师这样告诫投资者。
2013年被锁的比特币，持仓至今，已经收益百倍，一旦“解禁”，持仓者会不会大举抛售?投资者们多次表达了这样的担忧。
而今担忧变成了现实。
近日，与网络黑市“丝绸之路”有关的比特币钱包地址活动频繁。地址：
1933phfhK3ZgFQNLGSDXvqCn32k2buXY8a
转出并以100 BTC为单位被拆分到多个钱包的11.1114万枚比特币，近日正以小组形式合并成若干个存有约1000 BTC的钱包。一个月以来，价值约1.1亿美元的比特币已存入交易所。
（部分拆分详情）
从八月初开始，与地址“1933phfhK3ZgFQNLGSDXvqCn32k2buXY8a”相关的钱包地址就开始频繁转账；其中至少有1.5593万枚比特币（相当于总数额的14%）被转移至Bitfinex、币安等交易平台的钱包内。
这些休眠已久的比特币的转移，则意味着持有者可能会抛售比特币，兑换其他加密货币币种，或者是借由交易所辗转隐藏其目的流向的意愿。
始作俑者之二：出逃的原始大股东
近日，Bitfinex和Kraken热钱包被充入巨额ETH。从8月14日至今，全球主要交易所一共流入了10多万枚ETH。
通过对其中最大的一笔转账记录（16441枚）进行了追踪，我们发现该转账由
0xc055df46e91c59eb07eb482d6d8d3ebc7cc5452e（地址A）
转出，转入了Bitfinex交易所的热钱包。
（地址A近期部分交易详情）
通过对地址A的交易记录进行查询，我们发现地址A在8月13日的时候也曾经向Bitfinex热钱包转入了15000枚ETH。此外我们还发现，地址A的ETH全部来自
0x976fd26bc177542c3ade3aa28b374f866e7dde4b（地址B）
（地址b近期部分交易详情）
随后，我们对地址B的ETH来源进行了深入分析，发现地址B与一个ETH创世地址有密切的关系，该地址
0x7d04d2edc058a1afc761d9c99ae4fc5c85d4c8a6（地址C）
地址C通过以太坊创世交易获得约31万枚ETH，直至今年5月都未曾动用。
（地址C详情）
通过我们对ETH创世众筹时的地址进行查证，发现这个地址及其创世持币数量是可以与地址C对应的。
地址C就是ETH创世地址，且正在大规模抛售。
当初，ETH在ICO中总共售出了6010万个ETH，有8892个不重复的地址参与了众筹，此外还给了以太坊基金会1190万个，两项相加就是创世产生的7200万个。这部分占目前全部供应量的71.1%。
这些创世地址中的ETH数量巨大，且成本极其低廉，但有多少已经在二级市场流通，尚不得而知。这次有大量来自创始地址的ETH流入交易所，可能的目的有二：一个是套现；一个是买竞争币。从目前来看，这些创世地址是准备套现了。
这种类似“上市公司大股东偷偷减持”的迹象，加上大股东持股或超过70%，可能成为压住ETH价格前景的“一块大石头”。
始作俑者之三：仓皇出货的项目方
据Digix项目官方消息，Digix项目方已将7万枚ETH换成法币 ，5.4万枚转入交易所钱包。
将众筹地址DigixDAO持有的46.5135万枚ETH转至DigixDAOMultiSig（0x75打头）安全地址；取出价值2000万美元的ETH，使用北京时间9月4日12时Kraken和Gemini交易所的第一根小时线开盘价的均值作为结算价，将ETH换成美元。
昨日该项目方已完成46.5万枚ETH大额转移。不久，近7万枚ETH转至0x7b打头的地址，价值恰好约2000万美元。
这意味着，Digix项目抛弃了ETH。
查阅资料发现，Digix号称建立一个与实物黄金锚定的稳定货币，该项目发行了DGD与DGX两种加密货币，1枚DGX币=1克黄金，而DGD币则是一种分红收益的币种。
这个项目一共募集了46.5万枚ETH，神奇的是，从2016年3月30日开始募集到今年，几乎完全没动过。
募集之初，ETH大约11美元，现在大约280-290美元左右，筹码十分便宜！在去年牛市高点ETH价格1400美元时，Digix项目方就坚如磐石，就是没卖，一时成为币圈佳话。
但如今，在持续的熊市环境之下，项目方终于hold不住被迫抛售，由于其所占份额较大，足以对市场形成实质压力，造成价格进一步下跌，形成典型的负反馈效应。
显而易见的是，ETH本轮下跌，可不是因为ETH技术不行，也不是什么TPS问题，做空和套现是本轮下跌的重要推手。
事在人为，在数字货币的世界里，人性，才是决定胜负手的关键。