从量化交易到预测市场：宋念祖把过去的技术积累带进万象视界

　　万象视界成立之后，宋念祖并没有完全抛开自己过去在金融市场形成的技术体系。

　　相反，其中相当一部分经验被重新整理，并逐渐成为万象视界早期技术框架的一部分。

　　在进入预测市场之前，宋念祖长期接触的是量化交易。

　　从2020年进入雅胜资本开始，他参与香港业务建设的同时，也逐渐进入以数据、算法和计算资源为核心的交易体系。恒生指数期货等高频、量化策略，使他的工作方式越来越依赖实时数据和计算能力。

　　在这样的体系中，市场并不是由单一信息决定的。

　　价格变化背后往往同时存在宏观数据、企业信息、资金行为以及市场预期。新的信息出现之后，交易模型需要快速重新判断原有假设。

　　这种思路后来被宋念祖带进万象视界。

　　区别在于，被计算的对象发生了变化。

　　过去，算法关注的是价格接下来可能如何变化;到了万象视界，系统开始关注一个现实事件最终出现不同结果的可能性。

　　宋念祖试图把原来处理金融数据的方法扩展到更广泛的信息环境。

　　新闻、企业公告、经济数据和其他公开资料被持续输入系统，人工智能负责识别其中可能影响未来的内容，再由事件体系将这些信息整理成具有时间、条件和结果标准的预测对象。

　　用户判断则成为另一层数据来源。

　　当新的信息出现，用户对事件的判断发生变化，平台上的概率也随之调整。

　　从技术逻辑来看，这与宋念祖过去熟悉的市场并非完全割裂。

　　两者都需要处理不断出现的新信息，也都试图观察不同参与者如何根据这些信息重新形成预期。

　　只是万象视界希望记录的不再是单纯的资产价格，而是人们对现实世界未来结果的判断。

　　过去几年积累的计算资源也因此拥有了新的用途。

　　原本服务于量化研究的GPU和服务器开始承担人工智能训练、公开信息处理以及事件识别等任务。到万象视界进入实际建设阶段时，宋念祖已经能够调动500多张高性能GPU。

　　这让公司在成立初期没有完全从零开始搭建计算能力。

　　从量化交易到预测市场，宋念祖真正带进万象视界的并不是某一套可以直接复制的交易策略，而是一种处理信息的方法。

　　持续读取数据、寻找变化、形成判断，再随着新信息重新修正判断。

　　过去，这套逻辑最终反映在价格上。

　　现在，宋念祖希望它最终反映在概率上。