2008年，全球市场深陷金融危机之中时，Voleon开始了真实交易。
接下来整整两年，这家公司都在亏钱。2009年市场回暖也无济于事。
Voleon的创始团队坚持按着原来的方向走下去，他们坚信自己在处理机器学习最难的问题之一，要想赚钱，需要先花时间打磨系统。
他们所面对的基本问题，是市场太混乱了。到目前为止，机器学习系统表现很好的领域都有一个共同特征：模式本质上是重复的，于是就更易于辨别，围棋、开车都是如此。
而金融市场有更多噪声，它持续受到新事件的影响，而这些新事件之间的关系，也总是在变化。
市场变幻莫测的本质也就意味着投资者刚刚找出昨天的关联，想要运用它来做投资，它就消失了。在机器学习的其他应用场景里，都没有这样的问题。比如说用机器学习来做语音识别，人类语音的基本性质，基本是不变的。
尽管Voleon的创立在某种意义上讲，是受到了机器学习在其他领域成功案例的激励，但是到了2011年底，Voleon创始人已经抛弃了从其他应用借来的大部分技术。取而代之的是创始人自己为不守规矩的市场定制的系统。
麦考利夫整洁的办公室里，书架上放着《大样本理论要素》、《BDA3》等书籍。哈里托诺夫的办公室里装满了他拆开的电路板，以及好多堆满纸的箱子。
他们面临的一个挑战是，需要使用每秒股票的价格变化，来运行15年的股市模拟。这涉及太字节的数据。Voleon需要在几个小时内模拟完毕，但他们耗时数天甚至数周。
那时候，整个公司有10到12个人。这个团队尝试购买更多的计算力，使用为电脑游戏打造的GPU。但仍然耗时太长。
麦考利夫在办公室里痛苦的度过了好几个月。最终，他攻克了这个问题。2012年7月，Voleon推出第二代平台。
哈里托诺夫说，蛮力的方法没用，标准技术也没用。
