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阿布量化综合AI大数据系统, K线形态系统, 经典指标系统, 走势趋势分析系统, 时间序列维度系统, 统计概率系统, 传统均线系统对投资品种进行深度量化分析, 彻底跨越用户复杂的代码量化阶段, 更适合普通人群使用, 迈向量化2.0时代.
- 量化模型
上述系统中结合上百种子量化模型, 如: 金融时间序列损耗模型, 深度形态质量评估模型, 多空形态组合评定模型, 多头形态止损策略模型, 空头形态回补策略模型, 大数据K线形态历史组合拟合模型, 交易持仓心态模型, 多巴胺量化模型, 惯性残存阻力支撑模型, 多空互换报复概率模型, 强弱对抗模型, 趋势角度变化率模型, 联动分析模型, 时间序列的过激反应模型, 迟钝报复反应模型, 趋势启动速度模型, 配对对冲模型等.
- AI量化
阿布量化针对AI人工智能从底层开发算法, 构建适合量化体系的人工智能AI系统, 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、多巴胺生物模型组、量化形态模型组。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.
- 量化策略
阿布量化结合了传统基于代码策的量化系统, 对未来择时信号发出时机的预判, 系统基于数百种简单种子交易策略，衍生出更多的量化交易策略新策略在这些种子基础上不断自我学习、自我成长，不断分裂，适者生存，淘汰选择机制下繁衍，目前应用的量化买入卖出信号策略共计18496种。
- 量化应用
阿布量化结合多种量化分析数据构建了数百种量化应用, 如: AI高能预警, AI高光时刻, 智能预测涨跌幅, 下跌五浪量化, 上涨五浪量化, 阻力支撑强度分析, 上升三角形突破, 下降三角形, 三重底 (头肩底), 三重顶 (头肩顶), 圆弧顶, 圆弧底, 乌云盖顶形态, 上升三部曲形态, 好友反攻形态, 单针探底形态, 射击之星形态, 多方炮形态, 上涨镊子线, 向上突破箱体, 跳空突破缺口, 黄金分割线量化, 趋势跟踪信号, 均值回复信号, 止损风险控制量化, 止盈利润保护量化, 综合指标分析等.
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