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Realty Income(O) 大数据预测量化研报

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预测Realty Income(O)一周后的价格(K线图中空心部分):

$82.85 +10.93 (+15.20%)
智能AI评分排名:第250名 平均涨跌幅:0.82% 中位涨跌幅:0.73% 最乐观涨跌幅:27.81%
最悲观涨跌幅:-17.8% 上涨样本均值:3.64% 下跌样本均值:-3.33% 上涨样本数:506
下跌样本数:341 涨/跌样本数量比:1.48:1 涨/跌样本总和比:1.62:1 涨/跌样本平均比:1.09:1
日 K     2020.01.09-2020.03.13...2020.03.20
预测Realty Income(usO)价格K线图-阿布量化
☀️+1.50%☀️+4.65%☀️+2.87%☀️+1.96%☀️+3.40%

☀️  第⓵交易日(📆03-16)⇥预测:$73.00(+1.50%)

☀️  第⓶交易日(📆03-17)⇥预测:$76.39(+4.65%)

☀️  第⓷交易日(📆03-18)⇥预测:$78.59(+2.87%)

☀️  第⓸交易日(📆03-19)⇥预测:$80.13(+1.96%)

☀️  第⓹交易日(📆03-20)⇥预测:$82.85(+3.40%)

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: 54.99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5310,上涨比例 61.52% 

🛵   10 交易日 上涨样本数量4889,上涨比例 56.64% 

🚗   15 交易日 上涨样本数量4915,上涨比例 56.94% 

✈️   20 交易日 上涨样本数量4974,上涨比例 57.63% 

♕ 多巴胺生物模型组→样本数:2758,综合得分: 54.24分 

🥈  多巴胺模型匹配2758条样本中未来:

🚲   5 交易日 上涨样本数量1683,上涨比例 61.05% 

🛵   10 交易日 上涨样本数量1541,上涨比例 55.88% 

🚗   15 交易日 上涨样本数量1540,上涨比例 55.85% 

✈️   20 交易日 上涨样本数量1570,上涨比例 56.95% 

♖ 量化形态模型组→样本数:429,综合得分: 56.09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271,上涨比例 63.35% 

🛵   10 交易日 上涨样本数量247,上涨比例 57.78% 

🚗   15 交易日 上涨样本数量250,上涨比例 58.33% 

✈️   20 交易日 上涨样本数量247,上涨比例 57.65% 

♛ Realty Income(O)的智能AI大数据评分:  54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Realty Income(O)和识别出的(abu-relate-b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847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:54.99)、多巴胺生物模型组(样本数:2758,综合得分:54.24)、量化形态模型组(样本数:429,综合得分:56.09)。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:54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
顺势而为这是必须的,但逆势交易也不是一无是处,逆势获利的也大有人在。顺势当中有逆势,如某品种是下跌趋势,但某一天突然有几百点的逆势反弹,即便你按顺势做空,如果仓位控制不好,也会爆仓的。我要强调是逆势交易要注意2点:1、下跌力度正强时不入场;2、下跌动力没有减弱迹象前不入场。--金融老手