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中联重科(01157) 大数据预测量化研报

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预测中联重科(01157)未来5小时后的价格(K线图中空心部分):

HK$5.19 -0.31 (-5.55%)
智能AI评分排名:第127名 平均涨跌幅:-0.19% 中位涨跌幅:0.06% 最乐观涨跌幅:3.72%
最悲观涨跌幅:-7.05% 上涨样本均值:1.42% 下跌样本均值:-2.12% 上涨样本数:12
下跌样本数:10 涨/跌样本数量比:1.2:1 涨/跌样本总和比:0.8:1 涨/跌样本平均比:0.67:1
小时 K     2019.07.22 14:00-2019.07.31 15:00...2019.07.31 20:00:00
预测中联重科(hk01157)价格K线图-阿布量化
🌧️-0.59%❄️-6.28%🌧️-0.81%☀️+2.23%🌧️-0.02%

🌧️  下个交易日第⓵个小时⇥预测:HK$5.47(-0.59%)

❄️  下个交易日第⓶个小时⇥预测:HK$5.12(-6.28%)

🌧️  下个交易日第⓷个小时⇥预测:HK$5.08(-0.81%)

☀️  下个交易日第⓸个小时⇥预测:HK$5.20(+2.23%)

🌧️  下个交易日第⓹个小时⇥预测:HK$5.19(-0.02%)

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:126,综合得分: 52.10分 

🥇  物理系模型匹配126条样本中未来:

🚲   5 交易小时 上涨样本数量69,上涨比例 54.76% 

🛵   10 交易小时 上涨样本数量57,上涨比例 45.63% 

🚗   15 交易小时 上涨样本数量66,上涨比例 52.43% 

✈️   20 交易小时 上涨样本数量64,上涨比例 51.46% 

♕ 多巴胺生物模型组→样本数:29,综合得分: 45.52分 

🥈  多巴胺模型匹配29条样本中未来:

🚲   5 交易小时 上涨样本数量9,上涨比例 33.33% 

🛵   10 交易小时 上涨样本数量11,上涨比例 38.46% 

🚗   15 交易小时 上涨样本数量15,上涨比例 52.00% 

✈️   20 交易小时 上涨样本数量15,上涨比例 54.17% 

♖ 量化形态模型组→样本数:11,综合得分: 30.68分 

🥉  量化形态模型匹配11条样本中未来:

🚲   5 交易小时 上涨样本数量2,上涨比例 22.22% 

🛵   10 交易小时 上涨样本数量2,上涨比例 20.00% 

🚗   15 交易小时 上涨样本数量4,上涨比例 40.00% 

✈️   20 交易小时 上涨样本数量4,上涨比例 36.36% 

♛ 中联重科(01157)的智能AI大数据评分:  51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召回模型从中联重科(01157)和识别出的(abu-relate-e群类)联动股票在2019-07-26 14:00:00至2019-07-31 15:00:00期间产生的869.15万条历史走势数据中,刷选出最具投票权的22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:126,综合得分:52.10)、多巴胺生物模型组(样本数:29,综合得分:45.52)、量化形态模型组(样本数:11,综合得分:30.68)。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:51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
很多事情忍着忍着就变得模糊了,明明不是误会也变成了误会。别以为那些问题会在忍耐的时间中被化解,它只会在日积月累中爆发,给你一个承受不了的结果。--金融老手