算法，空洞來說就是大數據加上數學邏輯，從具體情況來說就是點，線，面的二維數據編織的價格的空間的網加上信息這個時間節點湊成的三維價格體系。

點就是核心的價格節點數據，有標準體和隨機體，標準體就是數學公式，比如斐波那契數列，期望值公式，概率論公式等數據的敏感點區域。隨機體爲什麼會存在呢？因爲標準體模型有助於大資金計算成本和風險，也有助於機器人算法邏輯的穩定性，但如果數據是靜態的，就很容易數學思維和數據分析有一定研究的人掌握，但大資金又有控制成本和風險的需求，機器人的算法邏輯又有穩定性需求，不可能拋棄標準體的數據邏輯的穩定性。那怎麼辦？

隨機體出現的意義就來了，出現隨機的核心數據點，以隨機數據作爲點，然後連接這些隨機點的數據形成線和麪，在這個二維空間範圍中遵循標準體的數學邏輯。這就是一個動態的數據中，形成靜態的算法邏輯。這是隨機體數據點存在意義。可操縱性沒降低而不被輕易計算到，但又可以穩定的控制大資金成本和風險。

時間的核心數據在於重大政策和言論信息的節點，產生的預期的一致和分歧的權重變化。

空間的二維加上時間的數據就形成了三維的交易體系。點大多是隨機體先確定範圍，線大多是隨機體範圍內的標準體數學邏輯。面大多數是多幣種的交叉共振和分歧。