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保诚(02378) 大数据预测量化研报

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预测保诚(02378)未来5小时后的价格(K线图中空心部分):

HK$163.26 +0.26 (+0.16%)
智能AI评分排名:第152名 平均涨跌幅:-0.04% 中位涨跌幅:0.0% 最乐观涨跌幅:26.11%
最悲观涨跌幅:-7.89% 上涨样本均值:1.36% 下跌样本均值:-1.42% 上涨样本数:390
下跌样本数:395 涨/跌样本数量比:0.99:1 涨/跌样本总和比:0.95:1 涨/跌样本平均比:0.96:1
小时 K     2019.07.22 13:00-2019.07.31 15:00...2019.07.31 20:00:00
预测保诚(hk02378)价格K线图-阿布量化
🌤+0.49%🌤+0.21%🌧️-0.69%🌤+0.05%🌤+0.11%

🌤  下个交易日第⓵个小时⇥预测:HK$163.80(+0.49%)

🌤  下个交易日第⓶个小时⇥预测:HK$164.14(+0.21%)

🌧️  下个交易日第⓷个小时⇥预测:HK$163.01(-0.69%)

🌤  下个交易日第⓸个小时⇥预测:HK$163.09(+0.05%)

🌤  下个交易日第⓹个小时⇥预测:HK$163.26(+0.11%)

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:8691,综合得分: 49.25分 

🥇  物理系模型匹配8691条样本中未来:

🚲   5 交易小时 上涨样本数量4222,上涨比例 48.58% 

🛵   10 交易小时 上涨样本数量4320,上涨比例 49.72% 

🚗   15 交易小时 上涨样本数量4149,上涨比例 47.75% 

✈️   20 交易小时 上涨样本数量4070,上涨比例 46.84% 

♕ 多巴胺生物模型组→样本数:2655,综合得分: 48.83分 

🥈  多巴胺模型匹配2655条样本中未来:

🚲   5 交易小时 上涨样本数量1280,上涨比例 48.23% 

🛵   10 交易小时 上涨样本数量1301,上涨比例 49.03% 

🚗   15 交易小时 上涨样本数量1272,上涨比例 47.93% 

✈️   20 交易小时 上涨样本数量1221,上涨比例 46.00% 

♖ 量化形态模型组→样本数:417,综合得分: 53.67分 

🥉  量化形态模型匹配417条样本中未来:

🚲   5 交易小时 上涨样本数量230,上涨比例 55.29% 

🛵   10 交易小时 上涨样本数量228,上涨比例 54.90% 

🚗   15 交易小时 上涨样本数量218,上涨比例 52.48% 

✈️   20 交易小时 上涨样本数量199,上涨比例 47.87% 

♛ 保诚(02378)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召回模型从保诚(02378)和识别出的(abu-relate-c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785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:8691,综合得分:49.25)、多巴胺生物模型组(样本数:2655,综合得分:48.83)、量化形态模型组(样本数:417,综合得分:53.67)。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
为什么市场有许多人愿意当分析师而不愿意当交易员呢?因为只有1%的人能盈利。​--金融老手