(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

时间: 2023-11-28 21:50:33 浏览: 72
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Fibonacci序列生成程序

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。
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generate_sequence.rar_generate Sequence_generate_sequence_markov

2. **generate_sequence2.m**：此脚本可能是用于生成二阶马尔科夫序列的。在二阶马尔科夫模型中，当前字符不仅依赖于前一个字符，还依赖于前两个字符。这增加了模型的复杂性，但也能更好地捕捉到序列的局部结构。 3...

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

2. 可以使用 pandas 的 DataFrame.pipe() 方法，将多个操作串联起来，以提高代码的可读性和简洁性。 3. 可以将函数中的一些常量或变量提取出来，作为函数的参数，以增加函数的灵活性。比如，可以将 bias_pct 和 wr_...

定义代码generate_fibonacci_sequence

def generate_fibonacci_sequence(n): """ 生成斐波那契数列前n项，返回一个列表 """ sequence = [0, 1] # 初始化数列，前两项为0和1 for i in range(2, n): sequence.append(sequence[i-1] + sequence[i-2]) ...

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

以下是将给定代码的参数生成斐波那契...我们使用 generate_fibonacci_sequence(2, 100) 函数生成了从第二个数到第 100 个数的斐波那契数列，然后在 trading_strategy() 函数中判断参数的长度是否在这个数列中即可。

generate_fibonacci_sequence函数怎么定义

def generate_fibonacci_sequence(n): """ 生成斐波那契数列的函数 :param n: 生成斐波那契数列的个数 :return: 以列表形式返回斐波那契数列 """ fibonacci_sequence = [] for i in range(n): if i < 2: ...

怎么定义generate_fibonacci_sequence函数

generate_fibonacci_sequence函数可以用来生成斐波那契数列，该数列的第一个和第二个数字都是1，而后面的每个数字都是前面两个数字之和。以下是一个可能的实现： def generate_fibonacci_sequence(n): # 初始...

generate_fibonacci_sequence定义这个

generate_fibonacci_sequence 是一个函数，用于生成斐波那契数列。斐波那契数列是指从 0 和 1 开始，后面的每一项都是前面两项的和，例如：0, 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, …… 以下是一个 Python 版本的 ...

缺少 generate_fibonacci_sequence 函数的定义

def generate_fibonacci_sequence(n): """ 生成斐波那契数列 参数： n -- 斐波那契数列的长度 返回值： 一个列表，包含前 n 个斐波那契数 """ sequence = [] a, b = 0, 1 for i in range(n): ...

(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])应怎么定义

def generate_parameter_combinations(para_list_long, para_list_short, pa): """ Generates all possible combinations of parameters from three lists: para_list_long, para_list_short, and pa. Each ...

def signal_john_para_list(para_list=generate_fibonacci_sequence(2, 100), pa=generate_fibonacci_sequence(1, 100), wr_list=generate_fibonacci_sequence(2, 100)): para = [] for p in para_list: for b in pa: b = b / 100 for w in wr_list: para.append([int(p), b, int(w)]) return para缺少 generate_fibonacci_sequence 函数的定义该怎么解决

缺少 generate_fibonacci_sequence 函数的定义，可以在代码中定义这个函数或者从其他地方导入这个函数的定义。 下面是一个简单的示例函数，可以生成斐波那契数列： python def generate_fibonacci_sequence...

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这个代码中generate_fibonacci_sequence该怎么定义

generate_fibonacci_sequence 函数可以定义如下： python def generate_fibonacci_sequence(start, end):...例如，generate_fibonacci_sequence(2, 100) 会生成 [2, 2, 4, 6, 10, 16, 26, 42, 68] 这个数列。

trading_strategy_para_list = { 'n': [10, 20, 30], 'm': [1.5, 2, 2.5], 'ma_n': [5, 10, 20], 'volatility_factor': [1.5, 2, 2.5] }将这段代码参照下面代码修改后输出def signal_imi_para_list(n=generate_fibonacci_sequence(2, 100)): para_list = [] for i in n: para_list.append(int(i)) return para_list

def signal_imi_para_list(n = generate_fibonacci_sequence(2, 100)): para_list = [] for i in n: para_list.append(int(i)) return para_list print(signal_imi_para_list()) 输出结果为： [2, 3,...

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

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]...

使用matlab编写一个函数文件，求小于任意自然数n的斐波那契（Fibnacci）数列各项。斐波那契数列定义如下：f1=1,f2=1,fn=fn-1+fn-2

% Generate the sequence until the last term is less than or equal to n while fib_seq(end) + fib_seq(end-1) <= n fib_seq(end+1) = fib_seq(end) + fib_seq(end-1); end end 你可以将此函数保存为...

斐波那契网格 python

fib_sequence.append(fib_sequence[i-1] + fib_sequence[i-2]) # 生成斐波那契数列 x = np.array(fib_sequence[:-2]) # 取斐波那契数列前两个数作为网格的尺寸 y = np.array(fib_sequence[1:-1]) z = np.zeros_...

c语言编译斐波那契数列

printf("Enter the number of terms to generate in the Fibonacci sequence: "); scanf("%d", &num_terms); // 验证输入是否有效，避免无限递归 if (num_terms <= 0) { printf("Invalid input! Please enter ...

实现斐波那契数列生成

fibonacci_list.append(fibonacci_list[i-1] + fibonacci_list[i-2]) # 计算并添加下一个数 return fibonacci_list n = 10 # 生成前10个斐波那契数 fibonacci_sequence = generate_fibonacci(n) print(fibonacci_...
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【数据驱动】复杂网络的数据驱动控制附Matlab代码.rar

1.版本：matlab2014/2019a/2024a 2.附赠案例数据可直接运行matlab程序。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。

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关系数据卢多维奇·多斯桑托斯引用此版本：卢多维奇·多斯桑托斯。关系数据的表示学习机器学习[cs.LG]。皮埃尔和玛丽·居里大学-巴黎第六大学，2017年。英语。NNT：2017PA066480。电话：01803188HAL ID：电话：01803188https://theses.hal.science/tel-01803188提交日期：2018年HAL是一个多学科的开放存取档案馆，用于存放和传播科学研究论文，无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构，也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaireUNIVERSITY PIERRE和 MARIE CURIE计算机科学、电信和电子学博士学院（巴黎）巴黎6号计算机科学实验室D八角形T HESIS关系数据表示学习作者：Ludovic DOS SAntos主管：Patrick GALLINARI联合主管：本杰明·P·伊沃瓦斯基为满足计算机科学博士学位的要求而提交的论文评审团成员：先生蒂埃里·A·退休记者先生尤尼斯·B·恩