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第16章 倒反天罡

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ETF的走势更多由系统性因素驱动,简单来说受个人的影响很小(当然也有例外),这样的情况下,各种技术指标的可靠性就会更高,也更加容易预测,

比如有些厉害的人都能预测其大致的走向,我觉得深度学习模型应该会做的比人更好,

而且ETF的波动一般都不大,极难出现一天十个点的情况,所以就算日后真的亏钱了,也能把亏损控制在一个合理的范围内,

我比较推荐两支ETF,都是我自己重仓的,一个是黄金,一个就是恒科,这两个ETF都支持T+0交易,也就是当日买,当日卖。

不过具体怎么选,还需要师弟自己调研一下,我的话也不一定对,只能做个参考。”

周昀一边听着一边顺手记了一下:“谢谢师兄,我再自己了解一下。”

“没事,这些东西就算不告诉你,也很容易了解,算不了什么。”

虽然听师兄说了个大概,不过周昀还是自己查了点资料。

接下来的一周,他都在研究股市,不过身上没什么钱,只能拿模拟盘操作一下了。

战绩也是非常辉煌。

-18%

亏了十八个点,毫不意外的血亏,其中17%都是在个股上亏得,明明每一次买进的时候他都觉得不会再跌了,结果第二天还是照跌不误。

经过调研加上亲身实践,他最终决定了,就选黄金ETF!

主要是他记得,未来黄金似乎都在一直上涨,就算预测的不准,应该也不会亏钱。

而实验室的师兄师姐知道了周昀又有新的idea之后,毫不犹豫地想要加入,周昀自然是来者不拒。

虽然核心的模型架构设计和算法上师兄师姐们帮不上什么忙,但是收集数据,清洗数据,数据标注,对他们来说还是小菜一碟。

这种工作一般都是研零或者研一才会干的事情,毕竟处理数据这种事情就两个——麻烦。

现在倒是有点倒反天罡的意思了,不过几位师兄师姐却没抱怨什么。

自己什么水平,各自都清楚,周昀这种刚来就能发NeurIPS的,在他们眼里已经是妥妥的大佬了,帮大佬打杂,

顺便混一篇A会打底的二作三作,傻子才不干,虽然对找工作没什么用,但是对评奖学金有用啊。

至于给年龄,都什么年代了,懂不懂什么叫达者为师啊!

邓永华也通过组会知道了这个事情,他也没反对,只是提醒大


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