小商品城(sh600415) 大数据预测量化研报

⛈  第⓵交易日(📆08-15)⇥预测:¥5.12(-1.45%)

☀️  第⓶交易日(📆08-16)⇥预测:¥5.23(+2.04%)

⛈  第⓷交易日(📆08-17)⇥预测:¥5.13(-1.89%)

🌤  第⓸交易日(📆08-18)⇥预测:¥5.13(+0.06%)

🌤  第⓹交易日(📆08-19)⇥预测:¥5.15(+0.28%)

🥇  物理系模型匹配8632条样本中未来:

🚲   5 交易日 上涨样本数量4335，上涨比例 50.23% 

🛵   10 交易日 上涨样本数量4232，上涨比例 49.03% 

🚗   15 交易日 上涨样本数量4573，上涨比例 52.98% 

✈️   20 交易日 上涨样本数量4733，上涨比例 54.83% 

🥈  多巴胺模型匹配2719条样本中未来:

🚲   5 交易日 上涨样本数量1332，上涨比例 49.00% 

🛵   10 交易日 上涨样本数量1281，上涨比例 47.14% 

🚗   15 交易日 上涨样本数量1373，上涨比例 50.51% 

✈️   20 交易日 上涨样本数量1475，上涨比例 54.27% 

🥉  量化形态模型匹配431条样本中未来:

🚲   5 交易日 上涨样本数量218，上涨比例 50.59% 

🛵   10 交易日 上涨样本数量200，上涨比例 46.60% 

🚗   15 交易日 上涨样本数量209，上涨比例 48.59% 

✈️   20 交易日 上涨样本数量233，上涨比例 54.24% 

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召回模型从小商品城(600415)和识别出的(abu-relate-e群类)联动股票在2022-07-18至2022-08-12期间产生的863.23万条历史走势数据中，刷选出最具投票权的856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:8632，综合得分:48.58)、多巴胺生物模型组(样本数:2719，综合得分:47.04)、量化形态模型组(样本数:431，综合得分:46.82)。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：48分