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2018년 03월 16일 종가 데이터 기준. 분석기간 선택 (월) : 1. 최근 N 개월간 매수세력의 평단가로부터의 하락률. 최근 N 개월간 주가 유연성 (일베이스). 최근 N 개월간 주가 유연성 (월베이스). 최근 N 개월간 거래량 변동 유연성 (일베이스). 최근 N 개월간 거래량 변동 유연성 (월베이스). 외인 거래량 추종 관계. 최근 외인 매수량 증가. 외인 지분 비율 추종(테스트중). 시장 지수 추종 관계. 딥러닝 모델2:주가,인덱스 학습. 딥러닝 모델3:주가변동,인덱스변동 학습. 딥러닝 모델4:주가변동,거래량,외인거래량 학습. 딥러닝 모델5:주가변동,거래량,외인거래량,외인보유율 학습. 외인 매수량 골든 크로스. 기관 외인 매수 증가. 거래량 동반 없는 급락. 거래량 동반 없는 급등. 가격 변동 없는 거래량 증가. 출현, 적삼병 후 하락. 흑삼병(작업중) 출현, 흑삼병 후 상승(작업중). N자형 상승 중 상승 임박 패턴 (완만한 N자형 상승). 머리어깨형 패턴 중 어깨 상승 직전.

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종목별 종합 분석

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이하는 '종목별 종합 분석' 결과 예시 화면 입니다. 00(추천 안함), Rank(0/2251), 추천 유효일 (20160822 오전). 인공지능 기술을 이용한 향후 3일간의 주가 예측. D-4부터 D-1까지가 과거 4일간의 주가이며 D0, D1, D2가 향후 3일간의 예측 주가. 최근 [3개월] 매집 세력 평균 단가. 최근 [3개월] 매집 세력 평균 수익률. 최근 [3개월] 주가 유연성 (일 베이스). 최근 36개월간 주가 유연성 (월 베이스). 최근 [3개월] 거래량 변동 유연성 (일 베이스). 최근 36개월간 거래량 변동 유연성 (월 베이스). 유사 종목 (주가 변동 싱크로율 높은 종목, 유사 정도순 상위 30종목). TIGER 코스닥프리미어* ( 122390. KODEX 소비재* ( 136280. TIGER 생활소비재* ( 152180. KINDEX 코스닥스타* ( 108440. ARIRANG 철강금속* ( 161540. KODEX China H* ( 099140. 주요국 증시 지수와의 연관성.

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2016년 08월 19일 종가 데이터 기준. 분석기간 선택 (월) : 1. 최근 N 개월간 매수세력의 평단가로부터의 하락률. 최근 N 개월간 주가 유연성 (일베이스). 최근 N 개월간 주가 유연성 (월베이스). 최근 N 개월간 거래량 변동 유연성 (일베이스). 최근 N 개월간 거래량 변동 유연성 (월베이스). 외인 거래량 추종 관계. 최근 외인 매수량 증가. 외인 지분 비율 추종(테스트중). 시장 지수 추종 관계. 딥러닝 모델2:주가,인덱스 학습. 딥러닝 모델3:주가변동,인덱스변동 학습. 딥러닝 모델4:주가변동,거래량,외인거래량 학습. 딥러닝 모델5:주가변동,거래량,외인거래량,외인보유율 학습. 기관 매수 시작(서비스 준비중). 최근 낙폭 과대(서비스 준비중). 출현, 적삼병 후 하락. 흑삼병(작업중) 출현, 흑삼병 후 상승(작업중). 상한가 하한가 수취 전략. 하루 N 퍼센트 상승 빈도: 5%. 상한가 수취 다음날 기대 상승률. 상한가 수취 다음날 최대 기대 상승률. 하한가 수취 다음날 기대 상승률.

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Trading Simulation

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Auto-Trading 알고리즘 시뮬레이션 결과. 10 거래일 전에 추천되었던 종목중 알고리즘당 상위 k개의 종목의 단타매매 성공률을 자동 매매 시뮬레이션 한 결과입니다. 매매조건 : 목표 수익(4%)이나 허용 손실(-4%) 중 어느쪽이든 먼저 도달시 무조건 매도. 합니다 매도 조건이 안되면 보유. 이때 수익인 경우 '익절', 손실인 경우 '손절'로 판정합니다. Bigdata Trader의 목적은 단기 매매용 종목 추천이므로 단기 매매 성공률로 알고리즘을 평가합니다. 알고리즘 점수: 추천 순위 상위 k개의 종목 중 수익 매도 비율 0.1 x 보유 종목의 평균 수익률. 즉, 알고리즘 점수는 수익 매도 비율로 정해지며 동률인 경우 보유 종목의 현재 평균 수익률을 따짐. 종목 추천은 최근 10일간의 알고리즘 성적을 합산해 기간내 가장 효과적인 결과를 보이는 알고리즘 순으로 자동 구성되도록 함. 새로 추가된 알고리즘은 아직 충분한 데이터가 수집되지 않아 왜곡된 평가 결과를 보일 수 있습니다.

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Theme Trend Analysis

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BigData-Trader 무료 버전에서는 본 서비스의 테마명과 종목명이 표시되지 않습니다. 테마명과 종목명은 BigData-Trader Pro에서만 보여집니다. Google 플레이 스토어나 애플 앱스토어에서 다운 받으세요. Google 플레이 스토어로 이동 : BigData-Trader Pro. 이 페이지의 분석 내용은 2016년 08월 19일 종가 데이터 기준임. 1] : "Pan,KM". 2] : "Kim,MS". 3] : "Moon,JI". 5] : "Oh,SH". 21] : "Yoo,SM". 22] : Jeju.Airport. 24] : zika virus. 25] : Pokemon Go. 날짜별 테마의 활동 강도와 과열 정도 분석. 단순히 날짜별 각 테마의 활동 강도를 보여줍니다. X축은 테마 번호, y축은 n일전을 의미합니다. 가장 밑줄이 오늘입니다. 버블의 색깔이 짙을수록 해당 테마 종목들이 강하게 활동하였고 가파른 주가 상승이 발생 했음을 의미합니다. 금일 테마별 과열도 분석.

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What is Big Data? Big Data is a term coined to represent the collection of data assets so huge such that traditional methods for storage and data analysis would fall short of handling it effectively. The key challenges or characteristics which differentiates Big Data from regular data sets are termed as 3 Vs. Let's understand each of these in a more detailed level. The speed at which data is made available is the need of our latest business models which would need real time data to plan their customer in...