更建议选择etf，
因为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