请告诉我这段代码if sma5[-2] < sma10[-2] and sma5[-1] >= sma10[-1]:中,[-2] 表示什么意思,为何要用-2
时间: 2024-01-08 19:03:31 浏览: 16
在Python中,[-2]表示从列表末尾开始数第二个元素,[-1]表示从列表末尾开始数第一个元素。在这段代码中,sma5和sma10是两个列表,[-2]和[-1]用于指定列表中的元素。这里使用[-2]和[-1]是因为这段代码是用于计算移动平均线(SMA)的交叉。通常,SMA的计算需要使用前一日和当日的数据,因此[-2]和[-1]用于指定前一日和当日的数据。
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sma-lstm的代码
这里提供一个使用 PyTorch 实现 SMA-LSTM 的简单代码示例,仅供参考:
```python
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
class SMALSTM(nn.Module):
def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size, window_size):
super(SMALSTM, self).__init__()
self.window_size = window_size
self.sma = nn.Linear(window_size, 1) # 简单移动平均层
self.lstm = nn.LSTM(input_size, hidden_size, batch_first=True) # LSTM层
self.fc = nn.Linear(hidden_size, output_size) # 全连接层
def forward(self, x):
# 计算简单移动平均
x_sma = self.sma(x.view(-1, self.window_size))
x_sma = x_sma.view(-1, 1, 1)
# 将简单移动平均后的结果作为输入,送入 LSTM 层
x = torch.cat((x_sma, x), dim=2)
x, _ = self.lstm(x)
# 取 LSTM 层最后一个时刻的输出,送入全连接层得到预测结果
x = self.fc(x[:, -1, :])
return x
# 训练模型
model = SMALSTM(input_size=1, hidden_size=32, output_size=1, window_size=7)
criterion = nn.MSELoss()
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)
for epoch in range(100):
for i, (inputs, targets) in enumerate(train_loader):
optimizer.zero_grad()
outputs = model(inputs)
loss = criterion(outputs, targets)
loss.backward()
optimizer.step()
# 测试模型
with torch.no_grad():
for i, (inputs, targets) in enumerate(test_loader):
outputs = model(inputs)
loss = criterion(outputs, targets)
print(f"Test loss: {loss.item():.4f}")
```
这里定义了一个名为 `SMALSTM` 的类,它继承自 PyTorch 中的 `nn.Module` 类,包含了一个简单移动平均层、一个 LSTM 层和一个全连接层。在 `forward` 方法中,首先计算输入序列的简单移动平均,然后将其与输入序列拼接起来,送入 LSTM 层,最后取 LSTM 层最后一个时刻的输出,送入全连接层得到预测结果。
在训练过程中,使用 MSE 作为损失函数,Adam 作为优化器。在测试过程中,使用 `torch.no_grad()` 来避免梯度计算,计算测试集上的损失并打印出来。需要注意的是,这里没有包含数据预处理部分的代码,需要根据具体情况自行添加。
VAR2:=SMA(ABS(LOW-VAR1),13,1)/SMA(MAX(LOW-VAR1,0),10,1);
This formula calculates the Volatility Ratio (VAR2) using the Simple Moving Average (SMA) of the absolute difference between the Low Price and a reference value (VAR1) divided by the SMA of the maximum difference between the Low Price and VAR1 and 0.
The calculation steps are as follows:
1. ABS(LOW-VAR1): Calculates the absolute difference between the Low Price and VAR1.
2. SMA(ABS(LOW-VAR1),13,1): Calculates the 13-period SMA of the absolute difference.
3. LOW-VAR1: Calculates the difference between the Low Price and VAR1.
4. MAX(LOW-VAR1,0): Calculates the maximum difference between the Low Price and VAR1 and 0.
5. SMA(MAX(LOW-VAR1,0),10,1): Calculates the 10-period SMA of the maximum difference.
6. VAR2:=SMA(ABS(LOW-VAR1),13,1)/SMA(MAX(LOW-VAR1,0),10,1): Divides the SMA of the absolute difference by the SMA of the maximum difference to obtain the Volatility Ratio (VAR2).