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阿布量化綜合AI大數(shù)據(jù)系統(tǒng), K線形態(tài)系統(tǒng), 經(jīng)典指標(biāo)系統(tǒng), 走勢趨勢分析系統(tǒng), 時間序列維度系統(tǒng), 統(tǒng)計概率系統(tǒng), 傳統(tǒng)均線系統(tǒng)對投資品種進行深度量化分析,
徹底跨越用戶復(fù)雜的代碼量化階段, 更適合普通人群使用, 邁向量化2.0時代.
阿布量化針對AI人工智能從底層開發(fā)算法, 構(gòu)建適合量化體系的人工智能AI系統(tǒng), 訓(xùn)練了數(shù)個從不同角度識別量化特征的評分模型,整體上分為三個系別:物理模型組、多巴胺生物模型組、量化形態(tài)模型組。不同系別模型群從不同角度(主要物理交易實體分析、人群心理、圖表等三個方向)評估走勢,系別的模型群是由若干個獨有的識別算法和參數(shù)遺傳淘汰,組成族群,加權(quán)投票評分.
阿布量化結(jié)合了傳統(tǒng)基于代碼策的量化系統(tǒng), 對未來擇時信號發(fā)出時機的預(yù)判, 系統(tǒng)基于數(shù)百種簡單種子交易策略,衍生出更多的量化交易策略新策略在這些種子基礎(chǔ)上不斷自我學(xué)習(xí)、自我成長,不斷分裂,適者生存,淘汰選擇機制下繁衍,目前應(yīng)用的量化買入賣出信號策略共計18496種。
阿布量化結(jié)合多種量化分析數(shù)據(jù)構(gòu)建了數(shù)百種量化應(yīng)用, 如: AI高能預(yù)警, AI高光時刻, 智能預(yù)測漲跌幅, 下跌五浪量化, 上漲五浪量化, 阻力支撐強度分析, 上升三角形突破, 下降三角形, 三重底 (頭肩底), 三重頂 (頭肩頂), 圓弧頂, 圓弧底, 烏云蓋頂形態(tài), 上升三部曲形態(tài), 好友反攻形態(tài), 單針探底形態(tài), 射擊之星形態(tài), 多方炮形態(tài), 上漲鑷子線, 向上突破箱體, 跳空突破缺口, 黃金分割線量化, 趨勢跟蹤信號, 均值回復(fù)信號, 止損風(fēng)險控制量化, 止盈利潤保護量化, 綜合指標(biāo)分析等.
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