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阳光城(sz000671) 大数据预测量化研报

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预测阳光城(000671)一周后的价格(K线图中空心部分):

¥2.421 +0.141 (+6.18%)
智能AI评分排名:第520名 平均涨跌幅:0.15% 中位涨跌幅:-0.05% 最乐观涨跌幅:34.33%
最悲观涨跌幅:-22.21% 上涨样本均值:4.52% 下跌样本均值:-4.06% 上涨样本数:156
下跌样本数:162 涨/跌样本数量比:0.96:1 涨/跌样本总和比:1.07:1 涨/跌样本平均比:1.11:1
日 K     2022.06.13-2022.08.12...2022.08.19
预测阳光城(sz000671)价格K线图-阿布量化
⛈-1.47%❄️-4.11%❄️-4.05%☀️+6.19%☀️+10.29%

 第⓵交易日(📆08-15)⇥预测:¥2.246(-1.47%)

❄️  第⓶交易日(📆08-16)⇥预测:¥2.154(-4.11%)

❄️  第⓷交易日(📆08-17)⇥预测:¥2.067(-4.05%)

☀️  第⓸交易日(📆08-18)⇥预测:¥2.195(+6.19%)

☀️  第⓹交易日(📆08-19)⇥预测:¥2.421(+10.29%)

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:2995,综合得分: 48.41分 

🥇  物理系模型匹配2995条样本中未来:

🚲   5 交易日 上涨样本数量1485,上涨比例 49.58% 

🛵   10 交易日 上涨样本数量1581,上涨比例 52.80% 

🚗   15 交易日 上涨样本数量1577,上涨比例 52.68% 

✈️   20 交易日 上涨样本数量1537,上涨比例 51.32% 

♕ 多巴胺生物模型组→样本数:959,综合得分: 49.09分 

🥈  多巴胺模型匹配959条样本中未来:

🚲   5 交易日 上涨样本数量478,上涨比例 49.92% 

🛵   10 交易日 上涨样本数量520,上涨比例 54.30% 

🚗   15 交易日 上涨样本数量514,上涨比例 53.67% 

✈️   20 交易日 上涨样本数量491,上涨比例 51.22% 

♖ 量化形态模型组→样本数:161,综合得分: 46.43分 

🥉  量化形态模型匹配161条样本中未来:

🚲   5 交易日 上涨样本数量77,上涨比例 48.21% 

🛵   10 交易日 上涨样本数量82,上涨比例 51.26% 

🚗   15 交易日 上涨样本数量78,上涨比例 48.54% 

✈️   20 交易日 上涨样本数量81,上涨比例 50.46% 

♛ 阳光城(000671)的智能AI大数据评分:  47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召回模型从阳光城(000671)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318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:2995,综合得分:48.41)、多巴胺生物模型组(样本数:959,综合得分:49.09)、量化形态模型组(样本数:161,综合得分:46.43)。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:47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
做事不需要人人都理解,但要尽心尽力;做人不需要人人都喜欢,但要坦坦荡荡。梦想的坚持注定有孤独彷徨,因为少不了他人的质疑和嘲笑,但那又怎样,哪怕遍体鳞伤,也要活得漂亮!--金融老手