前些日子与学长聊他的本科毕业论文，他竟然拿cnn去跑股票去了，而且用的不是ts样式的数据。他竟然拿的是股票的走势图像。。。简直令人震惊。
虽然感到非常奇怪，但不的说这么做真是很大胆啊～
cnn的创造，是因为它更好的处理了细节数据，图像的细节之间是不关联的，所以cnn大幅简化了对整个矩阵的拆解。这么做的话，ts的细节的相关性又怎么被串起来呢?不过整个dl的神奇之处就在于unpredictable，谁又知道跑出来会是什么样子呢?
不过是ts还是cnn，输入的信息都是一样的。可之后信息呈现的形式，对信息提取的不同方式导致最后的结果不同。大概对于model的改进应该从怎么以更合适的结构去提取所关注信息的key point会是个好的方向吧。
