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纳指ETF-PowerShares(QQQ) 大数据预测量化研报

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预测纳指ETF-PowerShares(QQQ)未来6小时后的价格(K线图中空心部分):

$401.97 -1.51 (-0.37%)
智能AI评分排名:第87名 平均涨跌幅:-0.06% 中位涨跌幅:0.01% 最乐观涨跌幅:12.69%
最悲观涨跌幅:-30.66% 上涨样本均值:1.05% 下跌样本均值:-1.21% 上涨样本数:402
下跌样本数:386 涨/跌样本数量比:1.04:1 涨/跌样本总和比:0.9:1 涨/跌样本平均比:0.87:1
小时 K     2021.12.16 15:00-2021.12.27 16:00...2021.12.27 22:00:00
预测纳指ETF-PowerShares(usQQQ)价格K线图-阿布量化
🌧️-0.12%🌤+0.35%🌧️-0.17%🌧️-0.14%🌤+0.23%🌧️-0.52%

🌧️  下个交易日第⓵个小时⇥预测:$403.01(-0.12%)

🌤  下个交易日第⓶个小时⇥预测:$404.42(+0.35%)

🌧️  下个交易日第⓷个小时⇥预测:$403.72(-0.17%)

🌧️  下个交易日第⓸个小时⇥预测:$403.17(-0.14%)

🌤  下个交易日第⓹个小时⇥预测:$404.08(+0.23%)

🌧️  下个交易日第⓺个小时⇥预测:$401.97(-0.52%)

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: 53.20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4588,上涨比例 52.79% 

🛵   10 交易小时 上涨样本数量4552,上涨比例 52.38% 

🚗   15 交易小时 上涨样本数量4528,上涨比例 52.10% 

✈️   20 交易小时 上涨样本数量4466,上涨比例 51.39% 

♕ 多巴胺生物模型组→样本数:1906,综合得分: 54.77分 

🥈  多巴胺模型匹配1906条样本中未来:

🚲   5 交易小时 上涨样本数量1058,上涨比例 55.54% 

🛵   10 交易小时 上涨样本数量1037,上涨比例 54.42% 

🚗   15 交易小时 上涨样本数量1027,上涨比例 53.92% 

✈️   20 交易小时 上涨样本数量973,上涨比例 51.09% 

♖ 量化形态模型组→样本数:399,综合得分: 49.38分 

🥉  量化形态模型匹配399条样本中未来:

🚲   5 交易小时 上涨样本数量214,上涨比例 53.76% 

🛵   10 交易小时 上涨样本数量196,上涨比例 49.37% 

🚗   15 交易小时 上涨样本数量190,上涨比例 47.77% 

✈️   20 交易小时 上涨样本数量169,上涨比例 42.50% 

♛ 纳指ETF-PowerShares(QQQ)的智能AI大数据评分:  52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召回模型从纳指ETF-PowerShares(QQQ)和识别出的(abu-relate-a群类)联动股票在2021-12-22 13:00:00至2021-12-27 16:00:00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788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:53.20)、多巴胺生物模型组(样本数:1906,综合得分:54.77)、量化形态模型组(样本数:399,综合得分:49.38)。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:52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
败人两字非傲即惰,天下古今之庸人,皆以一惰字致败,天下古今之才人,皆以一傲字致败。--金融老手