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中集安瑞科(03899) 大数据预测量化研报

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预测中集安瑞科(03899)一周后的价格(K线图中空心部分):

HK$8.48 +0.51 (+6.35%)
智能AI评分排名:第330名 平均涨跌幅:0.1% 中位涨跌幅:-0.04% 最乐观涨跌幅:26.54%
最悲观涨跌幅:-25.22% 上涨样本均值:3.45% 下跌样本均值:-3.16% 上涨样本数:303
下跌样本数:312 涨/跌样本数量比:0.97:1 涨/跌样本总和比:1.06:1 涨/跌样本平均比:1.09:1
日 K     2022.06.10-2022.08.12...2022.08.19
预测中集安瑞科(hk03899)价格K线图-阿布量化
☀️+4.92%❄️-2.85%☀️+2.17%🌤+0.15%☀️+1.97%

☀️  第⓵交易日(📆08-15)⇥预测:HK$8.36(+4.92%)

❄️  第⓶交易日(📆08-16)⇥预测:HK$8.12(-2.85%)

☀️  第⓷交易日(📆08-17)⇥预测:HK$8.30(+2.17%)

🌤  第⓸交易日(📆08-18)⇥预测:HK$8.31(+0.15%)

☀️  第⓹交易日(📆08-19)⇥预测:HK$8.48(+1.97%)

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:4997,综合得分: 46.60分 

🥇  物理系模型匹配4997条样本中未来:

🚲   5 交易日 上涨样本数量2363,上涨比例 47.30% 

🛵   10 交易日 上涨样本数量2531,上涨比例 50.67% 

🚗   15 交易日 上涨样本数量2577,上涨比例 51.58% 

✈️   20 交易日 上涨样本数量2479,上涨比例 49.63% 

♕ 多巴胺生物模型组→样本数:1647,综合得分: 44.93分 

🥈  多巴胺模型匹配1647条样本中未来:

🚲   5 交易日 上涨样本数量742,上涨比例 45.06% 

🛵   10 交易日 上涨样本数量795,上涨比例 48.31% 

🚗   15 交易日 上涨样本数量836,上涨比例 50.80% 

✈️   20 交易日 上涨样本数量795,上涨比例 48.29% 

♖ 量化形态模型组→样本数:310,综合得分: 43.23分 

🥉  量化形态模型匹配310条样本中未来:

🚲   5 交易日 上涨样本数量124,上涨比例 40.31% 

🛵   10 交易日 上涨样本数量155,上涨比例 50.23% 

🚗   15 交易日 上涨样本数量152,上涨比例 49.21% 

✈️   20 交易日 上涨样本数量142,上涨比例 45.93% 

♛ 中集安瑞科(03899)的智能AI大数据评分:  46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召回模型从中集安瑞科(03899)和识别出的(abu-relate-c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615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:4997,综合得分:46.60)、多巴胺生物模型组(样本数:1647,综合得分:44.93)、量化形态模型组(样本数:310,综合得分:43.23)。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:46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
只要交易就会有亏损,亏损不要紧,只要你在亏损的过程中有所收获。就会在亏损中走出并得到升华。这就是常说的有时亏损失也是盈利。但是我们大多数的人忽略了这个观念。往往在亏损的痛苦中不能自拔,应该学会在亏损中振作精神,不断总结经验教训,这将会使我们向更高层次的交易迈进--金融老手