说人话就是，你可以用各种理由看好一只股票，但唯独不能是技术形态（K线）。 
下面是整个研究过程的分享： 
我自己是21年的时候开始尝试自己训练神经网络炒股的。当我把技术指标作为参数让神经网络拟合排序的时候（IC），对股票的排序效果非常好。先说一下具体怎么做的： 
数据和特征
我用的是A股主板全部股票的日线数据，包括开高低收、成交量、成交额、换手率、涨跌幅。在此基础上构造了若干个技术指标作为特征： 
每天对全市场所有股票做截面 z-score 标准化（不是时序标准化——这是关键，因为我们要的是"今天这只票在全市场中处于什么位置"，不是"这只票相对自己的历史怎样"）。标签就是次日收益率，用不复权价格计算避免除权日失真。 
五年间我迭代了好几代模型架构，IC 都很好看。截面 rank IC（每天把模型打分和次日真实收益做 Spearman 相关，再对所有交易日取均值）稳定在 0.08-0.13 ...