(para_list_long=generate_fibonacci_sequence(2, 100), para_list_short=generate_fibonacci_sequence(2, 100), pa=generate_fibonacci_sequence(1, 100)): para = [] for p in para_list_long: for p1 in para_list_short: for b in pa: b = b / 100 para.append([int(p), int(p1), b]以上代码怎么定义generate_fibonacci_sequence

时间: 2023-11-28 16:50:37 浏览: 32
下面是一个可能的 `generate_fibonacci_sequence` 函数的实现,可以生成指定长度内的斐波那契数列: ```python def generate_fibonacci_sequence(start, stop): fib_seq = [start, start] while fib_seq[-1] <= stop: next_num = fib_seq[-1] + fib_seq[-2] fib_seq.append(next_num) return fib_seq[:-1] ``` 这个函数接受两个参数 `start` 和 `stop`,表示斐波那契数列的起始值和结束值。函数会生成从 `start` 开始、小于等于 `stop` 的所有斐波那契数。返回一个列表,包含所有符合条件的数。
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(para_list_long=generate_fibonacci_sequence(2, 100), para_list_short=generate_fibonacci_sequence(2, 100), pa=generate_fibonacci_sequence(1, 100)):应该怎么定义

这是一个函数定义的例子,可以按照以下方式定义: ```python def fibonacci_sequence(para_list_long, para_list_short, pa): # 在函数体内编写相应的逻辑代码,使用传入的参数进行计算 pass ``` 函数名为`fibonacci_sequence`,参数列表包括`para_list_long`、`para_list_short`和`pa`,在函数体内可以使用这些参数进行计算。根据需要,可以修改参数名和函数体内的计算逻辑。

def signal_add_bias_3_para_list(para_list_long=generate_fibonacci_sequence(2, 100), para_list_short=generate_fibonacci_sequence(2, 100), pa=generate_fibonacci_sequence(1, 100)): para = [] for p in para_list_long: for p1 in para_list_short: for b in pa: b = b / 100 para.append([int(p), int(p1), b]) return para中应用的斐波那契数列应该怎么定义

斐波那契数列是由 0 和 1 开始,后面的每一项都是前两项的和。因此,可以使用递归的方式来定义斐波那契数列: ``` def generate_fibonacci_sequence(a, b, n=100): if n <= 0: return [] elif n == 1: return [a] elif n == 2: return [a, b] else: fib_seq = [a, b] for i in range(2, n): fib_seq.append(fib_seq[i-1] + fib_seq[i-2]) return fib_seq ``` 这个函数接受两个参数 `a` 和 `b`,表示斐波那契数列的前两项,以及一个可选参数 `n`,表示要生成的斐波那契数列的长度。函数使用一个列表 `fib_seq` 来保存生成的斐波那契数列。如果 `n` 小于等于 0,则返回一个空列表;如果 `n` 等于 1,则返回只包含 `a` 一项的列表;如果 `n` 等于 2,则返回包含 `a` 和 `b` 两项的列表;否则,使用一个循环来计算并添加斐波那契数列的后面的项。最后,返回生成的斐波那契数列。

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def signal_john(df, para=[20, 0.05, 20], proportion=1): para_ = para[0] df['median'] = df['close'].rolling(para_, min_periods=1).mean() df['bias'] = df['close'] / df['median'] - 1 bias_pct = float(para[1]) wr_pct = para[2] df['TYP'] = (df['high'] + df['low'] + df['close']) / 3 df['H'] = np.where(df['high'] - df['TYP'].shift(1) > 0, df['high'] - df['TYP'].shift(1), 0) df['L'] = np.where(df['TYP'].shift(1) - df['low'] > 0, df['TYP'].shift(1) - df['low'], 0) df['max_high'] = df['high'].rolling(wr_pct, min_periods=1).max() df['min_low'] = df['low'].rolling(wr_pct, min_periods=1).min() df['Wr_%s' % str(wr_pct)] = (df['max_high'] - df['close']) / (df['max_high'] - df['min_low']) * 100 # 计算均线 df['Cr_%s' % (para_)] = df['H'].rolling(para_).sum() / df['L'].rolling(para_, min_periods=1).sum() * 100 # ======= 找出做多信号 CR 上穿 200 condition1 = df['Cr_%s' % str(para_)] > 200 # 均线大于0 # condition2 = df['Cr_%s' % str(params)].shift(1) <= 200 # 上一周期的均线小于等于0 condition2 = df['Cr_%s' % str(para_)].shift() <= 200 condition3 = df['Wr_%s' % str(wr_pct)] < 20 df.loc[condition1 & condition2 & condition3, 'signal_long'] = 1 # 1代表做多 condition1 = df['Cr_%s' % str(para_)] < 50 # 均线大于0 # condition2 = df['Cr_%s' % str(params)].shift(1) <= 200 # 上一周期的均线小于等于0 condition2 = df['Cr_%s' % str(para_)].shift() >= 50 condition3 = df['Wr_%s' % str(wr_pct)] < 80 df.loc[condition1 & condition2 & condition3, 'signal_short'] = -1 # 1代表做多 # 合并做多做空信号,去除重复信号 df['signal'] = df[['signal_long', 'signal_short']].sum(axis=1, min_count=1, skipna=True) # 若你的pandas版本是最新的,请使用本行代码代替上面一行 temp = df[df['signal'].notnull()][['signal']] temp = temp[temp['signal'] != temp['signal'].shift(1)] df['signal'] = temp['signal'] # ===根据bias,修改开仓时间 df['temp'] = df['signal'] # 将原始信号做多时,当bias大于阀值,设置为空 condition1 = (df['signal'] == 1) condition2 = (df['bias'] > bias_pct) df.loc[condition1 & condition2, 'temp'] = None # 将原始信号做空时,当bias大于阀值,设置为空 condition1 = (df['signal'] == -1) condition2 = (df['bias'] < -1 * bias_pct) df.loc[condition1 & condition2, 'temp'] = None # 使用之前的信号补全原始信号 df['temp'].fillna(method='ffill', inplace=True) df['signal'] = df['temp'] # ===考察是否需要止盈止损 df = process_stop_loss_close(df, proportion) return df #### 3.2、参数生成代码 def generate_fibonacci_sequence(start, end): """ 生成斐波那契数列 :param start: 数列起始值 :param end: 数列结束值 :return: 从起始值到结束值的斐波那契数列 """ seq = [start, start + 1] while seq[-1] <= end: seq.append(seq[-1] + seq[-2]) return seq[:-1] 优化以上代码

def trading_strategy(df, para): """ 根据给定的参数,计算交易信号 :param df: pandas.DataFrame, 包含股票价格数据的DataFrame :param para: list, 交易策略的参数,包括: - n: 取平均线和标准差的参数 - m: 标准差的倍数 - ma_n: MA指标的参数 - volatility_factor: 波动率因子,可以根据实际情况调整 :return: int, 交易信号,1表示买入,-1表示卖出,0表示持有 """ n = int(para[0]) m = para[1] ma_n = int(para[2]) volatility_factor = para[3] # 计算均线和标准差 close = df['close'].values ma = np.mean(close[-n:]) std = np.std(close[-n:], ddof=1) # 计算上下轨道 upper = ma + volatility_factor * std lower = ma - volatility_factor * std # 计算MA指标 ma_values = df['close'].rolling(ma_n).mean().values ma_current = ma_values[-1] ma_previous = ma_values[-2] # 计算LLT指标 llt = np.zeros(ma_n) llt[0] = close[-1] alpha = 2 / (ma_n + 1) for i in range(1, ma_n): llt[i] = alpha * close[-i-1] + (1 - alpha) * llt[i-1] # 寻找交易信号 signal = 0 close_current = close[-1] close_previous = close[-2] # 做多信号 if (close_current > upper) and (close_previous <= upper) and \ (close_current > ma_current) and (close_previous <= ma_previous) and (std < volatility_factor * ma_current): # LLT指标过滤做多信号 if close_current < llt[-1]: signal = 0 else: signal = 1 # 做空信号 elif (close_current < lower) and (close_previous >= lower) and \ (close_current < ma_current) and (close_previous >= ma_previous) and (std < volatility_factor * ma_current): # LLT指标过滤做空信号 if close_current > llt[-1]: signal = 0 else: signal = -1 # 平仓信号 elif ((close_current < ma) and (close_previous >= ma)) or ((close_current > ma) and (close_previous <= ma)): signal = 0 return signal将以上代码的参数生成斐波那契数列的函数

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