解释P_percent = 0.2; pNum = round( pop * P_percent ); % The population size of the producers lb= c.*ones( 1,dim ); % 变量下限 ub= d.*ones( 1,dim );

时间: 2023-12-06 21:40:38 浏览: 189
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kddcup.data_10_percent.zip_KDD训练法_kddcup matlab_kdd训练_site:www.p

这段代码的作用是定义了一些变量: - P_percent:表示生产者数量占总群体数量的比例,其值为0.2。 - pNum:表示生产者的数量,通过将总群体数量(pop)乘以P_percent并四舍五入得到。 - lb:表示每个自变量的下限值,这里将其设为常数c,即所有自变量的下限均为c。 - ub:表示每个自变量的上限值,这里将其设为常数d,即所有自变量的上限均为d。 这些变量通常用于优化算法中,用于确定群体规模、变量范围等问题,以便更好地进行参数搜索和优化。
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分析下面代码的作用:/* * @Description: 飞线效果(参考开源代码) * @Version: 1.0 * @Author: Julian * @Date: 2022-03-05 16:13:21 * @LastEditors: Julian * @LastEditTime: 2022-03-05 17:39:38 */ class LineFlowMaterialProperty { constructor(options) { this._definitionChanged = new Cesium.Event(); this._color = undefined; this._speed = undefined; this._percent = undefined; this._gradient = undefined; this.color = options.color; this.speed = options.speed; this.percent = options.percent; this.gradient = options.gradient; }; get isConstant() { return false; } get definitionChanged() { return this._definitionChanged; } getType(time) { return Cesium.Material.LineFlowMaterialType; } getValue(time, result) { if (!Cesium.defined(result)) { result = {}; } result.color = Cesium.Property.getValueOrDefault(this._color, time, Cesium.Color.RED, result.color); result.speed = Cesium.Property.getValueOrDefault(this._speed, time, 5.0, result.speed); result.percent = Cesium.Property.getValueOrDefault(this._percent, time, 0.1, result.percent); result.gradient = Cesium.Property.getValueOrDefault(this._gradient, time, 0.01, result.gradient); return result } equals(other) { return (this === other || (other instanceof LineFlowMaterialProperty && Cesium.Property.equals(this._color, other._color) && Cesium.Property.equals(this._speed, other._speed) && Cesium.Property.equals(this._percent, other._percent) && Cesium.Property.equals(this._gradient, other._gradient)) ) } } Object.defineProperties(LineFlowMaterialProperty.prototype, { color: Cesium.createPropertyDescriptor('color'), speed: Cesium.createPropertyDescriptor('speed'), percent: Cesium.createPropertyDescriptor('percent'), gradient: Cesium.createPropertyDescriptor('gradient'), }) Cesium.LineFlowMaterialProperty = LineFlowMaterialProperty; Cesium.Material.LineFlowMaterialProperty = 'LineFlowMaterialProperty'; Cesium.Material.LineFlowMaterialType = 'LineFlowMaterialType'; Cesium.Material.LineFlowMaterialSource = uniform vec4 color; uniform float speed; uniform float percent; uniform float gradient; czm_material czm_getMaterial(czm_materialInput materialInput){ czm_material material = czm_getDefaultMaterial(materialInput); vec2 st = materialInput.st; float t =fract(czm_frameNumber * speed / 1000.0); t *= (1.0 + percent); float alpha = smoothstep(t- percent, t, st.s) * step(-t, -st.s); alpha += gradient; material.diffuse = color.rgb; material.alpha = alpha; return material; } Cesium.Material._materialCache.addMaterial(Cesium.Material.LineFlowMaterialType, { fabric: { type: Cesium.Material.LineFlowMaterialType, uniforms: { color: new Cesium.Color(1.0, 0.0, 0.0, 1.0), speed: 10.0, percent: 0.1, gradient: 0.01 }, source: Cesium.Material.LineFlowMaterialSource }, translucent: function(material) { return true; } })

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)运行有错误

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