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星巴克(SBUX) 大数据预测量化研报

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预测星巴克(SBUX)未来6小时后的价格(K线图中空心部分):

$115.06 +0.84 (+0.74%)
智能AI评分排名:第55名 平均涨跌幅:0.07% 中位涨跌幅:0.05% 最乐观涨跌幅:11.22%
最悲观涨跌幅:-9.06% 上涨样本均值:1.08% 下跌样本均值:-1.05% 上涨样本数:416
下跌样本数:369 涨/跌样本数量比:1.13:1 涨/跌样本总和比:1.15:1 涨/跌样本平均比:1.02:1
小时 K     2021.12.16 13:00-2021.12.27 16:00...2021.12.27 22:00:00
预测星巴克(usSBUX)价格K线图-阿布量化
🌧️-0.28%🌤+0.88%🌤+0.31%🌤+0.04%🌧️-0.13%🌧️-0.08%

🌧️  下个交易日第⓵个小时⇥预测:$113.90(-0.28%)

🌤  下个交易日第⓶个小时⇥预测:$114.90(+0.88%)

🌤  下个交易日第⓷个小时⇥预测:$115.26(+0.31%)

🌤  下个交易日第⓸个小时⇥预测:$115.30(+0.04%)

🌧️  下个交易日第⓹个小时⇥预测:$115.15(-0.13%)

🌧️  下个交易日第⓺个小时⇥预测:$115.06(-0.08%)

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: 52.98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4548,上涨比例 52.33% 

🛵   10 交易小时 上涨样本数量4541,上涨比例 52.26% 

🚗   15 交易小时 上涨样本数量4517,上涨比例 51.98% 

✈️   20 交易小时 上涨样本数量4452,上涨比例 51.23% 

♕ 多巴胺生物模型组→样本数:2236,综合得分: 52.33分 

🥈  多巴胺模型匹配2236条样本中未来:

🚲   5 交易小时 上涨样本数量1171,上涨比例 52.41% 

🛵   10 交易小时 上涨样本数量1137,上涨比例 50.89% 

🚗   15 交易小时 上涨样本数量1154,上涨比例 51.62% 

✈️   20 交易小时 上涨样本数量1123,上涨比例 50.25% 

♖ 量化形态模型组→样本数:401,综合得分: 49.36分 

🥉  量化形态模型匹配401条样本中未来:

🚲   5 交易小时 上涨样本数量204,上涨比例 50.88% 

🛵   10 交易小时 上涨样本数量187,上涨比例 46.79% 

🚗   15 交易小时 上涨样本数量195,上涨比例 48.79% 

✈️   20 交易小时 上涨样本数量187,上涨比例 46.85% 

♛ 星巴克(SBUX)的智能AI大数据评分:  53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召回模型从星巴克(SBUX)和识别出的(abu-relate-f群类)联动股票在2021-12-22 12:00:00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785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:52.98)、多巴胺生物模型组(样本数:2236,综合得分:52.33)、量化形态模型组(样本数:401,综合得分:49.36)。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:53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
人到了一定的年龄,就不要再追求一些虚伪虚假的东西了,因为没有多少时间可以挥霍。不属于自己的,不要。背不动的,放下!看不惯的,删除!渐行渐远的,随意。做自己想做的事。听,最想听的声音、见,最想见的人。如此简单、甚好。--金融老手