微软(MSFT) 大数据预测量化研报

⛈  第⓵交易日(📆03-16)⇥预测:$155.83(-1.89%)

☀️  第⓶交易日(📆03-17)⇥预测:$167.13(+7.26%)

☀️  第⓷交易日(📆03-18)⇥预测:$176.38(+5.53%)

☀️  第⓸交易日(📆03-19)⇥预测:$182.01(+3.19%)

☀️  第⓹交易日(📆03-20)⇥预测:$190.03(+4.40%)

🥇  物理系模型匹配8632条样本中未来:

🚲   5 交易日 上涨样本数量5471，上涨比例 63.39% 

🛵   10 交易日 上涨样本数量5327，上涨比例 61.72% 

🚗   15 交易日 上涨样本数量5095，上涨比例 59.03% 

✈️   20 交易日 上涨样本数量5148，上涨比例 59.64% 

🥈  多巴胺模型匹配2516条样本中未来:

🚲   5 交易日 上涨样本数量1699，上涨比例 67.55% 

🛵   10 交易日 上涨样本数量1582，上涨比例 62.88% 

🚗   15 交易日 上涨样本数量1516，上涨比例 60.28% 

✈️   20 交易日 上涨样本数量1503，上涨比例 59.74% 

🥉  量化形态模型匹配420条样本中未来:

🚲   5 交易日 上涨样本数量298，上涨比例 71.11% 

🛵   10 交易日 上涨样本数量259，上涨比例 61.74% 

🚗   15 交易日 上涨样本数量235，上涨比例 55.96% 

✈️   20 交易日 上涨样本数量251，上涨比例 59.93% 

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召回模型从微软(MSFT)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830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:57.75)、多巴胺生物模型组(样本数:2516，综合得分:59.42)、量化形态模型组(样本数:420，综合得分:58.99)。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：58分