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光明乳业(sh600597) 大数据预测量化研报

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预测光明乳业(600597)一周后的价格(K线图中空心部分):

¥12.10 +0.01 (+0.07%)
智能AI评分排名:第338名 平均涨跌幅:0.65% 中位涨跌幅:0.29% 最乐观涨跌幅:47.78%
最悲观涨跌幅:-13.7% 上涨样本均值:3.69% 下跌样本均值:-3.12% 上涨样本数:103
下跌样本数:83 涨/跌样本数量比:1.24:1 涨/跌样本总和比:1.47:1 涨/跌样本平均比:1.18:1
日 K     2022.06.13-2022.08.12...2022.08.19
预测光明乳业(sh600597)价格K线图-阿布量化
⛈-1.81%🌤+0.54%☀️+2.30%⛈-1.68%🌤+0.78%

 第⓵交易日(📆08-15)⇥预测:¥11.87(-1.81%)

🌤  第⓶交易日(📆08-16)⇥预测:¥11.94(+0.54%)

☀️  第⓷交易日(📆08-17)⇥预测:¥12.21(+2.30%)

 第⓸交易日(📆08-18)⇥预测:¥12.00(-1.68%)

🌤  第⓹交易日(📆08-19)⇥预测:¥12.10(+0.78%)

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:1896,综合得分: 50.98分 

🥇  物理系模型匹配1896条样本中未来:

🚲   5 交易日 上涨样本数量1087,上涨比例 57.35% 

🛵   10 交易日 上涨样本数量1029,上涨比例 54.28% 

🚗   15 交易日 上涨样本数量987,上涨比例 52.06% 

✈️   20 交易日 上涨样本数量1005,上涨比例 53.01% 

♕ 多巴胺生物模型组→样本数:573,综合得分: 49.52分 

🥈  多巴胺模型匹配573条样本中未来:

🚲   5 交易日 上涨样本数量312,上涨比例 54.55% 

🛵   10 交易日 上涨样本数量299,上涨比例 52.24% 

🚗   15 交易日 上涨样本数量293,上涨比例 51.21% 

✈️   20 交易日 上涨样本数量302,上涨比例 52.84% 

♖ 量化形态模型组→样本数:95,综合得分: 45.23分 

🥉  量化形态模型匹配95条样本中未来:

🚲   5 交易日 上涨样本数量44,上涨比例 46.67% 

🛵   10 交易日 上涨样本数量47,上涨比例 50.00% 

🚗   15 交易日 上涨样本数量46,上涨比例 48.53% 

✈️   20 交易日 上涨样本数量46,上涨比例 48.48% 

♛ 光明乳业(600597)的智能AI大数据评分:  49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召回模型从光明乳业(600597)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186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:1896,综合得分:50.98)、多巴胺生物模型组(样本数:573,综合得分:49.52)、量化形态模型组(样本数:95,综合得分:45.23)。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:49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
交易中,虽然修养,纪律,策略和技术,缺一不可,而修养是交易成功的关键。不要自己做不到的事情,就认定别人也做不到。市场是浓缩了人生,尽显了人性。经历过市场的历练,生存下来的人会有更深的感悟。--金融老手