大数据预测图标_阿布量化

人人(RENN) 大数据预测量化研报

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预测人人(RENN)未来6小时后的价格(K线图中空心部分):

$16.22 +1.69 (+11.60%)
智能AI评分排名:第26名 平均涨跌幅:0.19% 中位涨跌幅:0.01% 最乐观涨跌幅:22.32%
最悲观涨跌幅:-10.59% 上涨样本均值:2.07% 下跌样本均值:-1.75% 上涨样本数:418
下跌样本数:406 涨/跌样本数量比:1.03:1 涨/跌样本总和比:1.22:1 涨/跌样本平均比:1.18:1
小时 K     2021.12.16 10:00-2021.12.27 15:00...2021.12.27 21:00:00
预测人人(usRENN)价格K线图-阿布量化
🌧️-0.14%☀️+7.27%☀️+4.36%☀️+1.44%🌧️-0.28%⛈-1.31%

🌧️  下个交易日第⓵个小时⇥预测:$14.51(-0.14%)

☀️  下个交易日第⓶个小时⇥预测:$15.56(+7.27%)

☀️  下个交易日第⓷个小时⇥预测:$16.24(+4.36%)

☀️  下个交易日第⓸个小时⇥预测:$16.48(+1.44%)

🌧️  下个交易日第⓹个小时⇥预测:$16.43(-0.28%)

 下个交易日第⓺个小时⇥预测:$16.22(-1.31%)

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: 53.89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4606,上涨比例 53.01% 

🛵   10 交易小时 上涨样本数量4441,上涨比例 51.10% 

🚗   15 交易小时 上涨样本数量4673,上涨比例 53.77% 

✈️   20 交易小时 上涨样本数量4653,上涨比例 53.55% 

♕ 多巴胺生物模型组→样本数:2258,综合得分: 56.31分 

🥈  多巴胺模型匹配2258条样本中未来:

🚲   5 交易小时 上涨样本数量1275,上涨比例 56.48% 

🛵   10 交易小时 上涨样本数量1199,上涨比例 53.11% 

🚗   15 交易小时 上涨样本数量1265,上涨比例 56.03% 

✈️   20 交易小时 上涨样本数量1252,上涨比例 55.49% 

♖ 量化形态模型组→样本数:418,综合得分: 57.73分 

🥉  量化形态模型匹配418条样本中未来:

🚲   5 交易小时 上涨样本数量238,上涨比例 56.99% 

🛵   10 交易小时 上涨样本数量222,上涨比例 53.16% 

🚗   15 交易小时 上涨样本数量244,上涨比例 58.60% 

✈️   20 交易小时 上涨样本数量242,上涨比例 58.05% 

♛ 人人(RENN)的智能AI大数据评分:  55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召回模型从人人(RENN)和识别出的(abu-relate-a群类)联动股票在2021-12-22 10:00:00至2021-12-27 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:8691,综合得分:53.89)、多巴胺生物模型组(样本数:2258,综合得分:56.31)、量化形态模型组(样本数:418,综合得分:57.73)。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:55分

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
交易注定要经历很多。在努力的一段路上,既有朗朗的笑声;也有委屈的泪水;既有懵懂的坚持;也有茫然的取舍;既有成功的自信;也有失败的警醒。但每一段路的经历注定都是珍贵的,因为每段路上的领悟后会让自己不断的前进。--金融老手