大数据预测图标_阿布量化

高通(QCOM) 大数据预测量化研报

站点地图

预测高通(QCOM)一周后的价格(K线图中空心部分):

$90.25 +14.44 (+19.04%)
智能AI评分排名:第79名 平均涨跌幅:1.31% 中位涨跌幅:1.2% 最乐观涨跌幅:28.64%
最悲观涨跌幅:-28.41% 上涨样本均值:4.31% 下跌样本均值:-3.74% 上涨样本数:541
下跌样本数:317 涨/跌样本数量比:1.71:1 涨/跌样本总和比:1.96:1 涨/跌样本平均比:1.15:1
日 K     2020.01.09-2020.03.13...2020.03.20
预测高通(usQCOM)价格K线图-阿布量化
🌧️-0.07%☀️+6.96%☀️+1.99%☀️+4.70%☀️+4.30%

🌧️  第⓵交易日(📆03-16)⇥预测:$75.75(-0.07%)

☀️  第⓶交易日(📆03-17)⇥预测:$81.02(+6.96%)

☀️  第⓷交易日(📆03-18)⇥预测:$82.64(+1.99%)

☀️  第⓸交易日(📆03-19)⇥预测:$86.53(+4.70%)

☀️  第⓹交易日(📆03-20)⇥预测:$90.25(+4.30%)

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: 56.76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5431,上涨比例 62.93% 

🛵   10 交易日 上涨样本数量5167,上涨比例 59.86% 

🚗   15 交易日 上涨样本数量5045,上涨比例 58.46% 

✈️   20 交易日 上涨样本数量5055,上涨比例 58.56% 

♕ 多巴胺生物模型组→样本数:2462,综合得分: 56.94分 

🥈  多巴胺模型匹配2462条样本中未来:

🚲   5 交易日 上涨样本数量1612,上涨比例 65.49% 

🛵   10 交易日 上涨样本数量1446,上涨比例 58.73% 

🚗   15 交易日 上涨样本数量1416,上涨比例 57.53% 

✈️   20 交易日 上涨样本数量1446,上涨比例 58.76% 

♖ 量化形态模型组→样本数:436,综合得分: 61.14分 

🥉  量化形态模型匹配436条样本中未来:

🚲   5 交易日 上涨样本数量307,上涨比例 70.53% 

🛵   10 交易日 上涨样本数量269,上涨比例 61.75% 

🚗   15 交易日 上涨样本数量271,上涨比例 62.29% 

✈️   20 交易日 上涨样本数量273,上涨比例 62.78% 

♛ 高通(QCOM)的智能AI大数据评分:  58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召回模型从高通(QCOM)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858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:56.76)、多巴胺生物模型组(样本数:2462,综合得分:56.94)、量化形态模型组(样本数:436,综合得分:61.14)。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

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
人这一辈子,其实做不了几件事,所以想做的事情,就要赶紧去做,不要给自己的人生留下遗憾。给自己一份自信,一份希望。必须靠自己,去改变生存的环境。--金融老手