bias1:=(close-ma(close,6))/ma(close,6)*100; bias2:=(close-ma(close,12))/ma(c
时间: 2023-08-05 14:01:05 浏览: 63
在这个问题中,bias1和bias2是股票价格与其6日和12日移动平均线之间的偏差。偏差是指股票价格与移动平均线之间的差异的百分比。
bias1表示股票价格与其6日移动平均线之间的偏差,计算方法是,用股票收盘价减去其6日移动平均线,然后再除以6日移动平均线,最后再乘以100,得到的结果是一个百分比。如果bias1的值为正,表示股票价格高于其6日移动平均线;如果为负,表示股票价格低于其6日移动平均线。
bias2表示股票价格与其12日移动平均线之间的偏差,计算方法同理,用股票收盘价减去其12日移动平均线,再除以12日移动平均线,最后乘以100。与bias1类似,如果bias2的值为正,表示股票价格高于其12日移动平均线;如果为负,表示股票价格低于其12日移动平均线。
这两个指标可以用来分析股票的趋势和超买超卖情况。当bias1或bias2的值较大时,表示股票价格与移动平均线之间的差距较大,可能出现反转的信号;反之,如果偏差较小,说明股票价格与移动平均线比较接近,趋势较为稳定。投资者可以结合其他技术指标一起使用这两个指标,帮助判断股票价格的走势。
相关问题
nn.init.normal_(self.fc1.bias, std=1e-6)
nn.init.normal_(self.fc1.bias, std=1e-6)是PyTorch中的一个函数,用于对神经网络中的偏置进行初始化。在深度学习中,合适的偏置初始化可以加速模型的收敛并提高模型的准确率。nn.init.normal_采用了正态分布初始化方法,该方法根据指定的均值和标准差,从正态分布中随机生成偏置。在这里,我们将偏置的标准差设为1e-6,即非常小的数值,以保证偏置初始化为接近于0的值,从而避免梯度消失或梯度爆炸的问题。因此,nn.init.normal_(self.fc1.bias, std=1e-6)的作用是对神经网络中的第一层全连接层(self.fc1)的偏置进行正态分布初始化,从而提高模型的收敛速度和准确率。
def BN1dForward(inputs, weight, bias, eps=1e-5): meanx = inputs.mean(dim=0) varx = inputs.var(dim=0) normx = (inputs - meanx) / torch.sqrt(varx + eps) return normx * weight + bias, normx, varx
这是一个用于一维批量归一化的前向传播函数,其中:
- `inputs` 是输入数据,形状为 `(batch_size, num_features)`;
- `weight` 和 `bias` 分别是归一化的缩放因子和偏置项,形状均为 `(num_features,)`;
- `eps` 是一个小常数,用于避免除以零的情况;
- `meanx` 和 `varx` 分别是输入数据在当前 batch 的均值和方差,形状均为 `(num_features,)`;
- `normx` 是归一化后的数据,形状与 `inputs` 相同,计算公式为:$$\text{normx}=\frac{\text{inputs}-\text{meanx}}{\sqrt{\text{varx}+\text{eps}}}$$
- 返回值为归一化后的数据、当前 batch 的均值和方差。
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