算法，空洞来说就是大数据加上数学逻辑，从具体情况来说就是点，线，面的二维数据编织的价格的空间的网加上信息这个时间节点凑成的三维价格体系。

点就是核心的价格节点数据，有标准体和随机体，标准体就是数学公式，比如斐波那契数列，期望值公式，概率论公式等数据的敏感点区域。随机体为什么会存在呢？因为标准体模型有助于大资金计算成本和风险，也有助于机器人算法逻辑的稳定性，但如果数据是静态的，就很容易数学思维和数据分析有一定研究的人掌握，但大资金又有控制成本和风险的需求，机器人的算法逻辑又有稳定性需求，不可能抛弃标准体的数据逻辑的稳定性。那怎么办？

随机体出现的意义就来了，出现随机的核心数据点，以随机数据作为点，然后连接这些随机点的数据形成线和面，在这个二维空间范围中遵循标准体的数学逻辑。这就是一个动态的数据中，形成静态的算法逻辑。这是随机体数据点存在意义。可操纵性没降低而不被轻易计算到，但又可以稳定的控制大资金成本和风险。

时间的核心数据在于重大政策和言论信息的节点，产生的预期的一致和分歧的权重变化。

空间的二维加上时间的数据就形成了三维的交易体系。点大多是随机体先确定范围，线大多是随机体范围内的标准体数学逻辑。面大多数是多币种的交叉共振和分歧。