阿布量化


1.3.1 by BBFamily
2019年09月23日

關於阿布量化

我是誰?我從哪裡來?我到哪裡去? 買什麼?什麼時候買?什麼時候賣? -----阿布量化

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阿布量化綜合AI大數據系統, K線形態系統, 經典指標系統, 走勢趨勢分析系統, 時間序列維度系統, 統計概率系統, 傳統均線系統對投資品種進行深度量化分析, 徹底跨越用戶複雜的代碼量化階段, 更適合普通人群使用, 邁向量化2.0時代.

上述系統中結合上百種子量化模型, 如: 金融時間序列損耗模型, 深度形態質量評估模型, 多空形態組合評定模型, 多頭形態止損策略模型, 空頭形態回補策略模型, 大數據K線形態歷史組合擬合模型, 交易持倉心態模型, 多巴胺量化模型, 慣性殘存阻力支撐模型, 多空互換報復概率模型, 強弱對抗模型, 趨勢角度變化率模型, 聯動分析模型, 時間序列的過激反應模型, 遲鈍報復反應模型, 趨勢啟動速度模型, 配對對沖模型等.

阿布量化針對AI人工智能從底層開發算法, 構建適合量化體系的人工智能AI系統, 訓練了數個從不同角度識別量化特徵的評分模型,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遺傳淘汰,組成族群,加權投票評分.

阿布量化結合了傳統基於代碼策的量化系統, 對未來擇時信號發出時機的預判, 系統基於數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上不斷自我學習、自我成長,不斷分裂,適者生存,淘汰選擇機制下繁衍,目前應用的量化買入賣出信號策略共計18496種。

阿布量化結合多種量化分析數據構建了數百種量化應用, 如: AI高能預警, AI高光時刻, 智能預測漲跌幅, 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, 烏雲蓋頂形態, 上升三部曲形態, 好友反攻形態, 單針探底形態, 射擊之星形態, 多方炮形態, 上漲鑷子線, 向上突破箱體, 跳空突破缺口, 黃金分割線量化, 趨勢跟踪信號, 均值回复信號, 止損風險控制量化, 止盈利潤保護量化, 綜合指標分析等.

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上傳者

Kero Yousf

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