刚刚，被标普全球用5.5亿美元买下，Kensho如何入侵华尔街财经？(5)

现在，销售代表可以直接点击电脑桌面上的一个图标，连接到 Kensho 界面，该界面由一条简单的黑色搜索框构成。Nadler 在他的笔记本上向我演示了这一步骤。输入「叙利亚」这个词，几组跟叙利亚战争有关的事件就出现了，基本跟谷歌基于过去的搜索提供建议类似。在最上方的事件组中，显示着「对抗 ISIS 的进展」，这一组事件包含 25 条过去的事件。而「ISIS 主要进展与残酷暴行」事件组中包含 105 条事件。
Kensho 的软件不断地调整并扩展这些建议的搜索词条，这一切几乎无需人力干预。某种程度上，这是该项目最精巧复杂的部分。在过去，交易员或者分析员需要用任何想得到的关键词在维基百科或者新闻数据库中进行搜索。而 Kensho 的搜索引擎自动将发生的事件根据抽象特征进行分类。
比如，它指出，ISIS 在帕尔米拉的人质扣押和法国第一次空袭叙利亚都是这场圣战的变量，然而在这两场斗争之中，ISIS 在其中一场是侵略者，而在另一场却是防御者。软件也会寻找事件与资产定价的意想不到的新关系，会推荐一些用户可能没考虑到的搜索意见。Nadler 说，为了实现这个目标，他雇佣了一名机器学习专家，这位专家主要为谷歌研究世界图书馆的大型分类项目。

Daniel Nadler 在世贸中心 1 号楼的办
回到交易平台的例子，在选定一组事件之后——比如说关于「叙利亚内战升级」的 27 个事件，销售员可以通过勾选一系列下拉菜单将搜索范围缩小到特定的时间段和投资组。最多的投资组包含了世界上大概 40 个重要资产，包括德国股票，澳元，以及一些原油品种。然后，他们只需点击绿色的「生成研究」按钮，便可以得到一整页的图表。
Nadler 展示了这个过程，最顶层的图表显示天然气和原油的价格在战事扩张之后的几周表现不如预期，但亚洲股市以及美元和加元这一对却走势良好。继续下拉页面，我们可以看到叙利亚的每一个事件如何逐渐失去影响力，以及系统如何开始构建出一套基于这些事件的最优交易组合。