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埃克森美孚(XOM) 大数据预测量化研报

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预测埃克森美孚(XOM)未来6小时后的价格(K线图中空心部分):

$53.80 -0.27 (-0.50%)
智能AI评分排名:第176名 平均涨跌幅:-0.03% 中位涨跌幅:0.0% 最乐观涨跌幅:10.86%
最悲观涨跌幅:-18.88% 上涨样本均值:1.65% 下跌样本均值:-1.62% 上涨样本数:114
下跌样本数:120 涨/跌样本数量比:0.95:1 涨/跌样本总和比:0.96:1 涨/跌样本平均比:1.02:1
小时 K     2021.08.30 12:00-2021.09.09 14:00...2021.09.09 20:00:00
预测埃克森美孚(usXOM)价格K线图-阿布量化
🌧️-0.39%🌤+0.07%🌤+0.47%🌧️-0.28%🌧️-0.02%🌧️-0.34%

🌧️  下个交易日第⓵个小时⇥预测:$53.86(-0.39%)

🌤  下个交易日第⓶个小时⇥预测:$53.90(+0.07%)

🌤  下个交易日第⓷个小时⇥预测:$54.15(+0.47%)

🌧️  下个交易日第⓸个小时⇥预测:$53.99(-0.28%)

🌧️  下个交易日第⓹个小时⇥预测:$53.98(-0.02%)

🌧️  下个交易日第⓺个小时⇥预测:$53.80(-0.34%)

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:2519,综合得分: 49.46分 

🥇  物理系模型匹配2519条样本中未来:

🚲   5 交易小时 上涨样本数量1249,上涨比例 49.60% 

🛵   10 交易小时 上涨样本数量1209,上涨比例 48.03% 

🚗   15 交易小时 上涨样本数量1166,上涨比例 46.31% 

✈️   20 交易小时 上涨样本数量1254,上涨比例 49.80% 

♕ 多巴胺生物模型组→样本数:703,综合得分: 46.41分 

🥈  多巴胺模型匹配703条样本中未来:

🚲   5 交易小时 上涨样本数量339,上涨比例 48.25% 

🛵   10 交易小时 上涨样本数量324,上涨比例 46.13% 

🚗   15 交易小时 上涨样本数量298,上涨比例 42.50% 

✈️   20 交易小时 上涨样本数量313,上涨比例 44.63% 

♖ 量化形态模型组→样本数:121,综合得分: 49.10分 

🥉  量化形态模型匹配121条样本中未来:

🚲   5 交易小时 上涨样本数量66,上涨比例 54.67% 

🛵   10 交易小时 上涨样本数量59,上涨比例 48.91% 

🚗   15 交易小时 上涨样本数量51,上涨比例 42.16% 

✈️   20 交易小时 上涨样本数量56,上涨比例 46.53% 

♛ 埃克森美孚(XOM)的智能AI大数据评分:  47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召回模型从埃克森美孚(XOM)和识别出的(abu-relate-g群类)联动股票在2021-09-03 15:00:00至2021-09-09 14:00:00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234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:2519,综合得分:49.46)、多巴胺生物模型组(样本数:703,综合得分:46.41)、量化形态模型组(样本数:121,综合得分:49.10)。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:47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
我们要尊重周期的规律。与股票周期所不同的是:房地产是长周期资产,上涨的周期比股票长一些。但其周期规律是相同的:当周期上行,可以持续很长时间,一旦周期改变,则谁也无力回天。个人和家庭的财富,则可能随着周期的车轮上涨,也可能被下行周期的车轮碾碎。--金融老手