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中国中冶(01618) 大数据预测量化研报

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预测中国中冶(01618)一周后的价格(K线图中空心部分):

HK$1.5978 +0.0378 (+2.42%)
智能AI评分排名:第202名 平均涨跌幅:0.67% 中位涨跌幅:0.26% 最乐观涨跌幅:345.89%
最悲观涨跌幅:-29.6% 上涨样本均值:5.03% 下跌样本均值:-4.13% 上涨样本数:432
下跌样本数:392 涨/跌样本数量比:1.1:1 涨/跌样本总和比:1.34:1 涨/跌样本平均比:1.22:1
日 K     2022.06.10-2022.08.12...2022.08.19
预测中国中冶(hk01618)价格K线图-阿布量化
🌤+0.46%☀️+1.33%❄️-2.05%☀️+1.01%☀️+1.69%

🌤  第⓵交易日(📆08-15)⇥预测:HK$1.5671(+0.46%)

☀️  第⓶交易日(📆08-16)⇥预测:HK$1.5880(+1.33%)

❄️  第⓷交易日(📆08-17)⇥预测:HK$1.5555(-2.05%)

☀️  第⓸交易日(📆08-18)⇥预测:HK$1.5712(+1.01%)

☀️  第⓹交易日(📆08-19)⇥预测:HK$1.5978(+1.69%)

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: 48.93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4183,上涨比例 48.47% 

🛵   10 交易日 上涨样本数量4487,上涨比例 51.98% 

🚗   15 交易日 上涨样本数量4617,上涨比例 53.50% 

✈️   20 交易日 上涨样本数量4708,上涨比例 54.54% 

♕ 多巴胺生物模型组→样本数:2357,综合得分: 46.39分 

🥈  多巴胺模型匹配2357条样本中未来:

🚲   5 交易日 上涨样本数量1076,上涨比例 45.68% 

🛵   10 交易日 上涨样本数量1177,上涨比例 49.94% 

🚗   15 交易日 上涨样本数量1216,上涨比例 51.61% 

✈️   20 交易日 上涨样本数量1203,上涨比例 51.07% 

♖ 量化形态模型组→样本数:417,综合得分: 45.87分 

🥉  量化形态模型匹配417条样本中未来:

🚲   5 交易日 上涨样本数量190,上涨比例 45.79% 

🛵   10 交易日 上涨样本数量205,上涨比例 49.28% 

🚗   15 交易日 上涨样本数量216,上涨比例 51.92% 

✈️   20 交易日 上涨样本数量205,上涨比例 49.26% 

♛ 中国中冶(01618)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召回模型从中国中冶(01618)和识别出的(abu-relate-g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824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:48.93)、多巴胺生物模型组(样本数:2357,综合得分:46.39)、量化形态模型组(样本数:417,综合得分:45.87)。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
学成法师:各人造业个人了,不要去管别人如何。每个人造的业,以后每个人自己去承受;自己现在造什么业,以后就感什么果,管好自己。--金融老手