但是饭要一口口吃，科研也得一步步来。
想要训练一个涵盖整个股市的模型，光凭现在的资源肯定是远远不够的，但是如果只是仅仅训练一个可以预测一支股票的模型，周昀觉得，可以尝试一下。
确定了接下来的研究方向，周昀当即就行动起来。
这种股票预测任务，在AI领域有一个专门的名词叫做——TSF，即TimeSeriesForecasting，时间序列预测。
现有的TSF算法很多，但如果想将这些算法直接运用到股票交易的预测中，那不给你底裤亏光都算是不错了，
毕竟如果真这么简单的话，研究这些算法的人，一个个早就变成亿万富翁了。
主要的难点其实可以总结为两个。
第一个就是高质量且海量的历史数据，这个其实不难搞，就是麻烦，毕竟要把他们整理成可以训练的数据还是需要一些处理的。
第二个就是算法本身了，别看很多论文里把自己的算法吹的有多牛逼，但那都是在特定数据集上的结果，
事实上很多算法别说换数据集了，哪怕是稍微调整一下数据集的数据分布，结果都会大为不同。
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