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ARK Next Generation Internet ETF(ARKW) 大数据预测量化研报

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预测ARK Next Generation Internet ETF(ARKW)一周后的价格(K线图中空心部分):

$55.69 +3.46 (+6.63%)
智能AI评分排名:第120名 平均涨跌幅:1.49% 中位涨跌幅:1.06% 最乐观涨跌幅:41.01%
最悲观涨跌幅:-62.15% 上涨样本均值:4.99% 下跌样本均值:-4.27% 上涨样本数:524
下跌样本数:315 涨/跌样本数量比:1.66:1 涨/跌样本总和比:1.94:1 涨/跌样本平均比:1.17:1
日 K     2020.01.10-2020.03.13...2020.03.20
预测ARK Next Generation Internet ETF(usARKW)价格K线图-阿布量化
❄️-3.44%☀️+2.31%⛈-1.45%☀️+4.79%☀️+4.51%

❄️  第⓵交易日(📆03-16)⇥预测:$50.43(-3.44%)

☀️  第⓶交易日(📆03-17)⇥预测:$51.60(+2.31%)

 第⓷交易日(📆03-18)⇥预测:$50.85(-1.45%)

☀️  第⓸交易日(📆03-19)⇥预测:$53.29(+4.79%)

☀️  第⓹交易日(📆03-20)⇥预测:$55.69(+4.51%)

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:8632,综合得分: 56.62分 

🥇  物理系模型匹配8632条样本中未来:

🚲   5 交易日 上涨样本数量5293,上涨比例 61.33% 

🛵   10 交易日 上涨样本数量5158,上涨比例 59.76% 

🚗   15 交易日 上涨样本数量5070,上涨比例 58.74% 

✈️   20 交易日 上涨样本数量5130,上涨比例 59.43% 

♕ 多巴胺生物模型组→样本数:2940,综合得分: 57.27分 

🥈  多巴胺模型匹配2940条样本中未来:

🚲   5 交易日 上涨样本数量1860,上涨比例 63.29% 

🛵   10 交易日 上涨样本数量1764,上涨比例 60.03% 

🚗   15 交易日 上涨样本数量1716,上涨比例 58.38% 

✈️   20 交易日 上涨样本数量1767,上涨比例 60.13% 

♖ 量化形态模型组→样本数:429,综合得分: 61.28分 

🥉  量化形态模型匹配429条样本中未来:

🚲   5 交易日 上涨样本数量296,上涨比例 69.04% 

🛵   10 交易日 上涨样本数量271,上涨比例 63.39% 

🚗   15 交易日 上涨样本数量270,上涨比例 63.00% 

✈️   20 交易日 上涨样本数量267,上涨比例 62.46% 

♛ ARK Next Generation Internet ETF(ARKW)的智能AI大数据评分:  57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ARK Next Generation Internet ETF(ARKW)和识别出的(abu-relate-d群类)联动股票在2020-02-18至2020-03-13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839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:8632,综合得分:56.62)、多巴胺生物模型组(样本数:2940,综合得分:57.27)、量化形态模型组(样本数:429,综合得分:61.28)。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:57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)

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鸡汤
佛在《法句经》里说:“彼骂我打我,败我劫夺我,若人怀此念,怨恨不能息。彼骂我打我,败我劫夺我,若人舍此念,怨恨自平息。”要平息愤怒,必须舍去对他人的怀恨。--金融老手