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华润置地(01109) 大数据预测量化研报

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预测华润置地(01109)一周后的价格(K线图中空心部分):

HK$30.14 +0.04 (+0.12%)
智能AI评分排名:第349名 平均涨跌幅:0.24% 中位涨跌幅:0.0% 最乐观涨跌幅:44.57%
最悲观涨跌幅:-19.93% 上涨样本均值:4.17% 下跌样本均值:-3.63% 上涨样本数:435
下跌样本数:441 涨/跌样本数量比:0.99:1 涨/跌样本总和比:1.13:1 涨/跌样本平均比:1.15:1
日 K     2022.06.13-2022.08.12...2022.08.19
预测华润置地(hk01109)价格K线图-阿布量化
⛈-1.54%☀️+3.08%☀️+1.79%⛈-1.48%⛈-1.63%

 第⓵交易日(📆08-15)⇥预测:HK$29.64(-1.54%)

☀️  第⓶交易日(📆08-16)⇥预测:HK$30.55(+3.08%)

☀️  第⓷交易日(📆08-17)⇥预测:HK$31.10(+1.79%)

 第⓸交易日(📆08-18)⇥预测:HK$30.64(-1.48%)

 第⓹交易日(📆08-19)⇥预测:HK$30.14(-1.63%)

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:8632,综合得分: 46.20分 

🥇  物理系模型匹配8632条样本中未来:

🚲   5 交易日 上涨样本数量4286,上涨比例 49.65% 

🛵   10 交易日 上涨样本数量4219,上涨比例 48.88% 

🚗   15 交易日 上涨样本数量4265,上涨比例 49.41% 

✈️   20 交易日 上涨样本数量4283,上涨比例 49.62% 

♕ 多巴胺生物模型组→样本数:2351,综合得分: 46.16分 

🥈  多巴胺模型匹配2351条样本中未来:

🚲   5 交易日 上涨样本数量1149,上涨比例 48.90% 

🛵   10 交易日 上涨样本数量1171,上涨比例 49.83% 

🚗   15 交易日 上涨样本数量1161,上涨比例 49.42% 

✈️   20 交易日 上涨样本数量1158,上涨比例 49.26% 

♖ 量化形态模型组→样本数:445,综合得分: 45.04分 

🥉  量化形态模型匹配445条样本中未来:

🚲   5 交易日 上涨样本数量227,上涨比例 51.13% 

🛵   10 交易日 上涨样本数量210,上涨比例 47.35% 

🚗   15 交易日 上涨样本数量211,上涨比例 47.46% 

✈️   20 交易日 上涨样本数量209,上涨比例 47.00% 

♛ 华润置地(01109)的智能AI大数据评分:  45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召回模型从华润置地(01109)和识别出的(abu-relate-f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876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:8632,综合得分:46.20)、多巴胺生物模型组(样本数:2351,综合得分:46.16)、量化形态模型组(样本数:445,综合得分:45.04)。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:45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
市场出现了妖股集体涨停的局面。妖股爆炒过后的最终结局都是悲惨的,在高点附近买入的最终会被陷入深度套牢的。历史已经证明,散户最好不要与妖共舞,谁套谁知道。--金融老手