三六零(sh601360) 大数据预测量化研报

🌤  第⓵交易日(📆08-15)⇥预测:¥7.84(+0.99%)

☀️  第⓶交易日(📆08-16)⇥预测:¥7.98(+1.80%)

🌧️  第⓷交易日(📆08-17)⇥预测:¥7.92(-0.79%)

⛈  第⓸交易日(📆08-18)⇥预测:¥7.80(-1.45%)

☀️  第⓹交易日(📆08-19)⇥预测:¥7.99(+2.38%)

🥇  物理系模型匹配3551条样本中未来:

🚲   5 交易日 上涨样本数量1834，上涨比例 51.67% 

🛵   10 交易日 上涨样本数量1934，上涨比例 54.47% 

🚗   15 交易日 上涨样本数量1972，上涨比例 55.54% 

✈️   20 交易日 上涨样本数量1987，上涨比例 55.98% 

🥈  多巴胺模型匹配1239条样本中未来:

🚲   5 交易日 上涨样本数量661，上涨比例 53.40% 

🛵   10 交易日 上涨样本数量683，上涨比例 55.18% 

🚗   15 交易日 上涨样本数量692，上涨比例 55.90% 

✈️   20 交易日 上涨样本数量680，上涨比例 54.96% 

🥉  量化形态模型匹配245条样本中未来:

🚲   5 交易日 上涨样本数量135，上涨比例 55.15% 

🛵   10 交易日 上涨样本数量153，上涨比例 62.50% 

🚗   15 交易日 上涨样本数量156，上涨比例 63.80% 

✈️   20 交易日 上涨样本数量144，上涨比例 59.01% 

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召回模型从三六零(601360)和识别出的(abu-relate-d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484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:3551，综合得分:51.22)、多巴胺生物模型组(样本数:1239，综合得分:51.67)、量化形态模型组(样本数:245，综合得分:56.92)。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：53分