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华海药业(sh600521) 大数据预测量化研报

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预测华海药业(600521)未来4小时后的价格(K线图中空心部分):

¥21.65 -0.26 (-1.17%)
智能AI评分排名:第306名 平均涨跌幅:-0.04% 中位涨跌幅:0.0% 最乐观涨跌幅:13.69%
最悲观涨跌幅:-26.11% 上涨样本均值:1.5% 下跌样本均值:-1.56% 上涨样本数:417
下跌样本数:421 涨/跌样本数量比:0.99:1 涨/跌样本总和比:0.95:1 涨/跌样本平均比:0.96:1
小时 K     2022.07.12 14:00-2022.08.12 14:00...2022.08.12 18:00:00
预测华海药业(sh600521)价格K线图-阿布量化
🌧️-0.97%🌧️-0.87%⛈-1.78%☀️+2.49%

🌧️  下个交易日第⓵个小时⇥预测:¥21.70(-0.97%)

🌧️  下个交易日第⓶个小时⇥预测:¥21.51(-0.87%)

 下个交易日第⓷个小时⇥预测:¥21.13(-1.78%)

☀️  下个交易日第⓸个小时⇥预测:¥21.65(+2.49%)

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: 50.64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4383,上涨比例 50.43% 

🛵   10 交易小时 上涨样本数量4253,上涨比例 48.95% 

🚗   15 交易小时 上涨样本数量4278,上涨比例 49.23% 

✈️   20 交易小时 上涨样本数量4330,上涨比例 49.83% 

♕ 多巴胺生物模型组→样本数:2257,综合得分: 53.12分 

🥈  多巴胺模型匹配2257条样本中未来:

🚲   5 交易小时 上涨样本数量1192,上涨比例 52.81% 

🛵   10 交易小时 上涨样本数量1162,上涨比例 51.53% 

🚗   15 交易小时 上涨样本数量1163,上涨比例 51.55% 

✈️   20 交易小时 上涨样本数量1183,上涨比例 52.45% 

♖ 量化形态模型组→样本数:428,综合得分: 47.79分 

🥉  量化形态模型匹配428条样本中未来:

🚲   5 交易小时 上涨样本数量211,上涨比例 49.53% 

🛵   10 交易小时 上涨样本数量193,上涨比例 45.15% 

🚗   15 交易小时 上涨样本数量190,上涨比例 44.48% 

✈️   20 交易小时 上涨样本数量204,上涨比例 47.87% 

♛ 华海药业(600521)的智能AI大数据评分:  51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召回模型从华海药业(600521)和识别出的(abu-relate-a群类)联动股票在2022-08-01 13:00:00至2022-08-12 14:00:00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838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:50.64)、多巴胺生物模型组(样本数:2257,综合得分:53.12)、量化形态模型组(样本数:428,综合得分:47.79)。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:51分

有别于智能AI大数据预测评分,涨跌幅预测基于不同的AI模型,即有可能出现预测价格上涨,但预测评分很低,也存在预测价格下跌,但预测评分很高的情况,预测评分的置信度高于预测涨跌幅的置信度,需要综合进行考量分析

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)

📖 了解更多关于AI智能预测 AI智能涨跌幅预测 == 瞎猜?
鸡汤
如果一个下跌趋势已经确立,千万不要着急去抄底,真正的上涨趋势的来临是需要时间的,因为伤口也需要时间来慢慢愈合的,所以耐心等待趋势确立后再交易不迟。​--金融老手