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黄金ETF-iShares(IAU) 大数据预测量化研报

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预测黄金ETF-iShares(IAU)一周后的价格(K线图中空心部分):

$14.60 +0.05 (+0.38%)
智能AI评分排名:第374名 平均涨跌幅:0.5% 中位涨跌幅:0.12% 最乐观涨跌幅:12.07%
最悲观涨跌幅:-12.08% 上涨样本均值:3.56% 下跌样本均值:-2.88% 上涨样本数:71
下跌样本数:64 涨/跌样本数量比:1.11:1 涨/跌样本总和比:1.37:1 涨/跌样本平均比:1.24:1
日 K     2020.01.10-2020.03.13...2020.03.20
预测黄金ETF-iShares(usIAU)价格K线图-阿布量化
⛈-1.57%☀️+2.31%🌤+0.47%⛈-1.33%🌤+0.53%

 第⓵交易日(📆03-16)⇥预测:$14.32(-1.57%)

☀️  第⓶交易日(📆03-17)⇥预测:$14.65(+2.31%)

🌤  第⓷交易日(📆03-18)⇥预测:$14.72(+0.47%)

 第⓸交易日(📆03-19)⇥预测:$14.53(-1.33%)

🌤  第⓹交易日(📆03-20)⇥预测:$14.60(+0.53%)

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:1034,综合得分: 43.00分 

🥇  物理系模型匹配1034条样本中未来:

🚲   5 交易日 上涨样本数量523,上涨比例 50.66% 

🛵   10 交易日 上涨样本数量491,上涨比例 47.49% 

🚗   15 交易日 上涨样本数量470,上涨比例 45.52% 

✈️   20 交易日 上涨样本数量424,上涨比例 41.08% 

♕ 多巴胺生物模型组→样本数:389,综合得分: 40.37分 

🥈  多巴胺模型匹配389条样本中未来:

🚲   5 交易日 上涨样本数量189,上涨比例 48.72% 

🛵   10 交易日 上涨样本数量173,上涨比例 44.49% 

🚗   15 交易日 上涨样本数量166,上涨比例 42.75% 

✈️   20 交易日 上涨样本数量148,上涨比例 38.28% 

♖ 量化形态模型组→样本数:69,综合得分: 39.01分 

🥉  量化形态模型匹配69条样本中未来:

🚲   5 交易日 上涨样本数量33,上涨比例 48.84% 

🛵   10 交易日 上涨样本数量33,上涨比例 48.84% 

🚗   15 交易日 上涨样本数量26,上涨比例 37.78% 

✈️   20 交易日 上涨样本数量23,上涨比例 33.33% 

♛ 黄金ETF-iShares(IAU)的智能AI大数据评分:  42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召回模型从黄金ETF-iShares(IAU)和识别出的(abu-relate-g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135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:1034,综合得分:43.00)、多巴胺生物模型组(样本数:389,综合得分:40.37)、量化形态模型组(样本数:69,综合得分:39.01)。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:42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
要么你有令人瞩目的专业成就,要么你有非常圆滑的处世本领;要么你有足够的权力金钱,要么你有高超的马屁功夫,否则在所属的群体当中,你多数时候只能夹着尾巴做人。--金融老手