《华尔街日报》里说，莫比迪克研究组为了验证纽约交易所的计算机交易系统的实用性和安全性，用合法和科学的手段进行了一次为期两周半的试验。

试验的第一项，他们用大数据外加特有的数学模型，分析出来当日股市的“反常股票”，就是按照正常的股票收益理论，应该上涨却在下跌的股票，然后进行一定规模的试探，比如多频率小数量的交易。一旦股市的反馈触发数学模型里达到的某个阀值，就开始开始大规模的快速交易。在股票涨到预期值时，而且相关的反馈数据也符合要求，马上进行相反的交易操作。

第一项试验进行了两天，选中的股票为金千利和宝杰，原因是它们的市盈率和其它相关数据完全符合买入指标，但是实际股价远远低于计算值。再分析过往半年的数据，分析出被人为压价的可能性是百分之七十五和七十九，是筛选出来的二十几支目标股票概率最高的，于是被拿出来做了试验样品。结果后面的实际情况跟计算机运算出来的轨迹非常相似。

第二项试验是快速交易试验。就是通过大数据和数学模型分析出某支股票的上涨概率。当该股票在当天的上涨趋势符合计算出来的曲线时，计算机就会迅速反应，以最快的速度计算出最合理的叫价挂牌，然后上报交易系统，测试能不能抢到挂单。

经过两周，每天不同板块的测试，发现该数学模型分析的正确率高达百分之七十一，而快速抢单率高达百分之九十五以上。

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