想要訓練一個涵蓋整個股市的模型，光憑現在的資源肯定是遠遠不夠的，但是如果只是僅僅訓練一個可以預測一支股票的模型，周昀覺得，可以嘗試一下。
確定了接下來的研究方向，周昀當即就行動起來。
這種股票預測任務，在AI領域有一個專門的名詞叫做——TSF，即TimeSeriesForecasting，時間序列預測。
現有的TSF算法很多，但如果想將這些算法直接運用到股票交易的預測中，那不給你底褲虧光都算是不錯了，
畢竟如果真這么簡單的話，研究這些算法的人，一個個早就變成億萬富翁了。
主要的難點其實可以總結為兩個。
第一個就是高質量且海量的歷史數據，這個其實不難搞，就是麻煩，畢竟要把他們整理成可以訓練的數據還是需要一些處理的。
第二個就是算法本身了，別看很多論文里把自己的算法吹的有多牛逼，但那都是在特定數據集上的結果，
事實上很多算法別說換數據集了，哪怕是稍微調整一下數據集的數據分布，結果都會大為不同。
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