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易事特(sz300376) 大数据预测量化研报

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预测易事特(300376)一周后的价格(K线图中空心部分):

¥8.37 +0.03 (+0.32%)
智能AI评分排名:第629名 平均涨跌幅:0.09% 中位涨跌幅:-0.02% 最乐观涨跌幅:7.41%
最悲观涨跌幅:-6.03% 上涨样本均值:2.54% 下跌样本均值:-2.24% 上涨样本数:19
下跌样本数:20 涨/跌样本数量比:0.95:1 涨/跌样本总和比:1.08:1 涨/跌样本平均比:1.14:1
日 K     2022.06.13-2022.08.12...2022.08.19
预测易事特(sz300376)价格K线图-阿布量化
🌧️-0.42%☀️+1.79%☀️+5.33%⛈-1.37%❄️-4.73%

🌧️  第⓵交易日(📆08-15)⇥预测:¥8.30(-0.42%)

☀️  第⓶交易日(📆08-16)⇥预测:¥8.45(+1.79%)

☀️  第⓷交易日(📆08-17)⇥预测:¥8.90(+5.33%)

 第⓸交易日(📆08-18)⇥预测:¥8.78(-1.37%)

❄️  第⓹交易日(📆08-19)⇥预测:¥8.37(-4.73%)

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:324,综合得分: 49.35分 

🥇  物理系模型匹配324条样本中未来:

🚲   5 交易日 上涨样本数量162,上涨比例 50.27% 

🛵   10 交易日 上涨样本数量123,上涨比例 38.26% 

🚗   15 交易日 上涨样本数量157,上涨比例 48.51% 

✈️   20 交易日 上涨样本数量236,上涨比例 73.11% 

♕ 多巴胺生物模型组→样本数:118,综合得分: 41.23分 

🥈  多巴胺模型匹配118条样本中未来:

🚲   5 交易日 上涨样本数量50,上涨比例 42.42% 

🛵   10 交易日 上涨样本数量37,上涨比例 32.10% 

🚗   15 交易日 上涨样本数量50,上涨比例 42.86% 

✈️   20 交易日 上涨样本数量71,上涨比例 60.29% 

♖ 量化形态模型组→样本数:20,综合得分: 34.63分 

🥉  量化形态模型匹配20条样本中未来:

🚲   5 交易日 上涨样本数量9,上涨比例 46.15% 

🛵   10 交易日 上涨样本数量5,上涨比例 26.67% 

🚗   15 交易日 上涨样本数量7,上涨比例 38.46% 

✈️   20 交易日 上涨样本数量8,上涨比例 40.00% 

♛ 易事特(300376)的智能AI大数据评分:  44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召回模型从易事特(300376)和识别出的(abu-relate-b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39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:324,综合得分:49.35)、多巴胺生物模型组(样本数:118,综合得分:41.23)、量化形态模型组(样本数:20,综合得分:34.63)。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:44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
人,总是很难改正自己的缺点,交易有时明知错了,却欲罢不能,一错再错。市场上的诱惑很多,明明知道不该交易的时候,却因为怕失去机会而着急进场交易,如果发现错了,一定要止步,不能老犯同样的错误。有句话说的好:“人生如果错了方向,停止就是进步”--金融老手