order_info = user.sell(stock_info['交易代码'], '%.2f' % order_price, '%s' % int(sell_amount))

时间: 2023-08-31 14:41:20 浏览: 92
### 回答1: 这段代码中,似乎是在调用一个 `user` 对象的 `sell` 方法,并将参数 `stock_info[u4ea4u6613u4ee3u7801]`,`%.2f % order_price` 和 `%s % int(sell_amount)` 传递给该方法。 其中,`stock_info[u4ea4u6613u4ee3u7801]` 表示从 `stock_info` 字典中取出键为 `u4ea4u6613u4ee3u7801` 的值。而 `u4ea4u6613u4ee3u7801` 看起来像是 Unicode 编码的中文字符串,意思是 "交易代码"。 `%.2f % order_price` 和 `%s % int(sell_amount)` 则是使用字符串格式化的方式,将 `order_price` 和 `sell_amount` 这两个变量的值转换为字符串并传递给 `sell` 方法。其中 `%.2f` 表示将浮点数 `order_price` 保留两位小数,`%s` 则表示将整数 `sell_amount` 转换为字符串。 综上所述,这段代码可以被翻译为:调用 `user` 对象的 `sell` 方法,并将交易代码、订单价格(保留两位小数)和卖出数量(整数)作为参数传递给该方法。 ### 回答2: 此行代码是一个函数调用,用于卖出股票。具体解释如下: 函数名称:sell() 参数: - stock_info['交易代码']:股票的交易代码,用于指定要卖出的股票。 - '%.2f' % order_price:卖出股票的价格,采用保留两位小数的格式。 - '%s' % int(sell_amount):卖出股票的数量,转换为整型数据并以字符串形式表示。 此行代码的作用是将卖出股票的相关信息传递给一个名为"order_info"的变量,可以用于后续的处理或记录。 ### 回答3: order_info = user.sell(stock_info['交易代码'], '%.2f' % order_price, '%s' % int(sell_amount)) 这段代码是在执行用户卖出股票的操作。 其中,stock_info['交易代码']代表股票的交易代码,order_price代表订单价格,sell_amount代表卖出的股票数量。 代码中使用了字符串格式化函数来保留两位小数,并将数字类型转换为字符串类型传入函数中。 此代码执行后,order_info会返回卖出股票的相关信息,可能包括交易编号、卖出价格、卖出数量等。 总而言之,这段代码实现了用户卖出股票的功能,并返回相应的交易信息。

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import numpy as np import pandas as pd import talib def initialize(context): context.symbol = 'BTCUSDT' context.window_size = 5 context.deviation = 1 context.trade_size = 0.01 context.stop_loss = 0.05 context.take_profit = 0.1 schedule_function(rebalance, date_rules.every_day(), time_rules.market_open()) def rebalance(context, data): price = data.history(context.symbol, 'close', context.window_size + 1, '1d') signal = mean_reversion_signal(price, context.window_size, context.deviation) current_position = context.portfolio.positions[context.symbol].amount if signal[-1] == 1 and current_position <= 0: target_position_size = context.trade_size / data.current(context.symbol, 'close') order_target_percent(context.symbol, target_position_size) elif signal[-1] == -1 and current_position >= 0: order_target(context.symbol, 0) elif current_position > 0: current_price = data.current(context.symbol, 'close') stop_loss_price = current_price * (1 - context.stop_loss) take_profit_price = current_price * (1 + context.take_profit) if current_price <= stop_loss_price or current_price >= take_profit_price: order_target(context.symbol, 0) def moving_average(x, n): ma = talib.SMA(x, timeperiod=n) return ma def std_deviation(x, n): std = talib.STDDEV(x, timeperiod=n) return std def mean_reversion_signal(price, window_size, deviation): ma = moving_average(price, window_size) std = std_deviation(price, window_size) upper_band = ma + deviation * std lower_band = ma - deviation * std signal = np.zeros_like(price) signal[price > upper_band] = -1 # 卖出信号 signal[price < lower_band] = 1 # 买入信号 return signal ''' 运行回测 ''' start_date = pd.to_datetime('2019-01-01', utc=True) end_date = pd.to_datetime('2021-01-01', utc=True) results = run_algorithm( start=start_date, end=end_date, initialize=initialize, capital_base=10000, data_frequency='daily', bundle='binance' ) ''' 查看回测结果 ''' print(results.portfolio_value)格式错误

select * from ( select row_.*, rownum rownum_ from ( select * from ( select distinct OB.BUSI_ORDER_ID, 0 as HIS_ID, OB.BUSI_CODE, OB.CUST_ID, OB.CEASE_REASON, OB.ORDER_STATE, OB.CHANNEL_TYPE, ob.user_id, OB.IS_BATCH_ORDER, OB.APPLICATION_ID, OB.CREATE_DATE, OB.DONE_DATE, OB.EFF_DATE, OB.EXP_DATE, OB.OPER_ID, OB.ORG_ID, OB.REGION_ID, OB.NOTE, OB.PROCESS_STATE, nvl(oi.cust_name, ic.cust_name) cust_name, nvl(oc.icc_id, iu.icc_id) icc_id, nvl(oc.svc_num, iu.svc_num) svc_num, icp.cust_name parent_cust_name, icp.cust_id parent_cust_id, ol.order_list_id from ord_busi ob left join ord_offer oo on oo.busi_order_id = ob.busi_order_id and ob.user_id = oo.user_id left join info_user iu on oo.user_id = iu.user_id left join info_cust ic on ob.cust_id = ic.cust_id left join ord_cust oi on ob.cust_id = oi.cust_id and ob.busi_order_id = oi.busi_order_id left join info_cust icp on nvl(ic.parent_cust_id, oi.parent_cust_id) = icp.cust_id left join ( SELECT * FROM ord_user WHERE user_order_id IN ( SELECT MAX(user_order_id) user_order_id FROM ord_user GROUP BY busi_order_id,user_id ) ) oc on ob.user_id = oc.user_id and ob.busi_order_id = oc.busi_order_id left join ord_list ol on ob.busi_order_id = ol.busi_order_id WHERE 1 = 1 and OB.CUST_ID IN( SELECT DISTINCT CUST_ID FROM (SELECT CUST_ID, PARENT_CUST_ID FROM INFO_CUST UNION SELECT CUST_ID, PARENT_CUST_ID FROM ORD_CUST) TMP START WITH TMP.CUST_ID = '10001009208' CONNECT BY TMP.PARENT_CUST_ID = PRIOR TMP.CUST_ID ) union all select distinct OB.BUSI_ORDER_ID,OB.HIS_ID, OB.BUSI_CODE, OB.CUST_ID, OB.CEASE_REASON, OB.ORDER_STATE, OB.CHANNEL_TYPE, OB.USER_ID, OB.IS_BATCH_ORDER, OB.APPLICATION_ID, OB.CREATE_DATE, OB.DONE_DATE, OB.EFF_DATE, OB.EXP_DATE, OB.OPER_ID, OB.ORG_ID, OB.REGION_ID, OB.NOTE, OB.PROCESS_STATE, nvl(oi.cust_name,ic.cust_name) cust_name , nvl(oc.icc_id, iu.icc_id) icc_id, nvl(oc.svc_num,iu.svc_num) svc_num, icp.cust_name parent_cust_name, icp.cust_id parent_cust_id, ol.order_list_id from ord_busi_his ob left join ord_offer_his oo on oo.busi_order_id = ob.busi_order_id 优化一下

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