预测金融业ETF-SPDR(XLF)未来6小时后的价格(K线图中空心部分):
$29.85 +0.30 (+1.00%)| 智能AI评分排名： 第20名 | 平均涨跌幅： 0.24% | 中位涨跌幅： 0.15% | 最乐观涨跌幅： 12.86% |
| 最悲观涨跌幅： -11.37% | 上涨样本均值： 1.93% | 下跌样本均值： -1.66% | 上涨样本数： 493 |
| 下跌样本数： 438 | 涨/跌样本数量比： 1.13:1 | 涨/跌样本总和比： 1.31:1 | 涨/跌样本平均比： 1.16:1 |
🌤+0.07% 🌧️-0.47% 🌤+0.64% 🌤+0.70% 🌧️-0.43% 🌤+0.49%
🌤 下个交易日第⓵个小时⇥预测: $29.57(+0.07%)
🌧️ 下个交易日第⓶个小时⇥预测: $29.43(-0.47%)
🌤 下个交易日第⓷个小时⇥预测: $29.62(+0.64%)
🌤 下个交易日第⓸个小时⇥预测: $29.83(+0.70%)
🌧️ 下个交易日第⓹个小时⇥预测: $29.70(-0.43%)
🌤 下个交易日第⓺个小时⇥预测: $29.85(+0.49%)
上述'平均涨跌幅','下跌样本数','上涨样本数'等等是基于量化形态模型组匹配结果样本进行分析，其它模型组简述如下:
♔ 物理系模型组→样本数:8691，综合得分: 55.11分
🥇 物理系模型匹配8691条样本中未来:
🚲 5 交易小时 上涨样本数量4595，上涨比例 52.88%
🛵 10 交易小时 上涨样本数量4849，上涨比例 55.80%
🚗 15 交易小时 上涨样本数量4719，上涨比例 54.31%
✈️ 20 交易小时 上涨样本数量4635，上涨比例 53.34%
♕ 多巴胺生物模型组→样本数:2274，综合得分: 55.44分
🥈 多巴胺模型匹配2274条样本中未来:
🚲 5 交易小时 上涨样本数量1195，上涨比例 52.55%
🛵 10 交易小时 上涨样本数量1284，上涨比例 56.47%
🚗 15 交易小时 上涨样本数量1263，上涨比例 55.56%
✈️ 20 交易小时 上涨样本数量1205，上涨比例 53.03%
♖ 量化形态模型组→样本数:475，综合得分: 53.70分
🥉 量化形态模型匹配475条样本中未来:
🚲 5 交易小时 上涨样本数量247，上涨比例 52.20%
🛵 10 交易小时 上涨样本数量253，上涨比例 53.33%
🚗 15 交易小时 上涨样本数量255，上涨比例 53.83%
✈️ 20 交易小时 上涨样本数量243，上涨比例 51.33%
♛ 金融业ETF-SPDR(XLF)的智能AI大数据评分: 56分
投资品的价量时间序列是一种独特信息结构的序列数据，有着金融市场特有的人群博弈背景产生的特殊的时序价量特征。从数据底层的基础计算公式到abu-k-神经元的设计以及族群模型的框架结构，阿布量化设计了许多独有的算法和特殊的结构，专门处理金融市场的价量时序数据
abu-attention召回模型从金融业ETF-SPDR(XLF)和识别出的(abu-relate-a群类)联动股票在2021-01-26 13:00:00至2021-01-28 16:00:00期间产生的869.15万条历史走势数据中，刷选出最具投票权的931个数据时间点，并评估attention(注意力)权重
阿布量化训练了数个从不同角度识别量化特征的评分模型，整体上分为三个系别：物理模型组(样本数:8691，综合得分:55.11)、多巴胺生物模型组(样本数:2274，综合得分:55.44)、量化形态模型组(样本数:475，综合得分:53.70)。不同系别模型群从不同角度(主要物理交易实体分析、人群心理、图表等三个方向)评估走势，系别的模型群是由若干个独有的识别算法和参数遗传淘汰，组成族群，加权投票评分
阿布量化结合AI-形态生成模型生成的近期最可能的走势和其余各项评估，智能AI大数据预测评分结果：56分
智能预测的结果仅基于大数据的统计分析计算，仅供阅读，未来的走势还受整个市场氛围，个股基本面、上市公司的偶然事件等多种不可预估的因素影响（周报的AI预测的阅读意义大于日报）
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