这些干扰过滤掉？”
“对。”徐云点头，“我用两年的大豆、玉米、小麦历史数据，加上美国农业部的历年报告，做了一套模型。核心思路是把官方报告里的产量预测和实际库存数据做交叉验证。如果某一期的报告，预测产量明显偏离历史波动区间，同时库存数据不支持这个预测，模型就会标记异常。”
陈景明沉默了一会儿。
他想起之前徐云做的那个公共卫生预警模型，提前两个月发现了非典的异常数据。
那个模型后来被国家疾控中心采纳，推广到全国，成了公共卫生体系的标准配置。现在，他把同样的逻辑用在了农产品上。
“这个模型，你想用在哪？”陈景明问。
徐云端起茶杯，想了想。
“我想用在两个地方。第一，帮国内的大豆压榨企业和粮油进口商做预警。他们现在完全跟着美国农业部的报告走，报告说减产，他们就恐慌性采购，报告说增产，他们就观望。可那些报告，有时候本身就是武器。我想用模型把报告里的水分挤出去，给国内企业一个更客观的判断依据。”
他顿了一下，继续道：“第二，用在期货市场上。我自己用这个模型做交易，赚我该赚的钱。但更重要的是，如果模型能提前识别美国农业部的报告异常，就可以在价格暴涨暴跌之前做出反应。”
“你这两年，一边做通信、做芯片、做操作系统，一边还在做医疗模型和农产品模型？”陈景明问。
徐云点头：“医疗模型和非典撞上了，算是赶巧。农产品模型我一直没找到合适的时机推出来。但今年，我觉得差不多了。”
陈景明没有追问“差不多”是什么意思。
他太了解徐云了。这个学生说“差不多”的时候，通常是已经做完了，只等一个合适的时机。
“你这个模型，有名字吗？”陈景明问。
徐云想了想：“还没定！”
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