腾景AI经济预报 ：美国4月CPI见顶小幅回落

乃是较高频建模，就是在利用加工大量相关资料的基础上，相结合经典建模和深度自学仿真，把同年度量化日度化，使通常一个多同年后才揭晓的量化，上午或据悉就能呈现出新来，比如，同年初的 CPI 量化，过去要到一个半同年后才揭晓，有了较高频建模，上午就知晓了。

乃是得出新，就是借助深度自学的技术算法，信息化在海量资料里查找非线性相关关系，注意到并原料那些过去、自已和未来会都亦会起效用的规律性状况，从而实现对某一变量未来会一定时 期的得出新。目前所，我们已整体成型了时间总长度为半年到一年、生存率 70% 以上的得出新能力也， 并在逐步增强。

得出新并不是一件神秘的一定会，只是挖掘出新那些未来会仍亦会起效用的文化史信息。也正是由于这个原因，我们多数情况下并不是得出新某个量化的理论上值（某些情景下也亦会得出新），而是先于 测它的表面（ TC ）值，因为表面值含有更是多的文化史信息。对一个确切量化而言，我们得出新时主要重视两个各个方面，一是走向，向上、向下还是平行；二是拐点，柱形部的拐点或内侧的拐点，或者说千分之或跌入。对大多数量化来说，一年里最极其重要、最紧迫的是如何把握 住一两个、两三个大的拐点，若宏观经济得出新都能借助解决这个问题，某种程度说根本无法令人满意了。