通达信公式教程：向上跳空与均线多头排列

"向上跳空之后两天内并未回补-pytorch模型训练实用教程" 这篇教程主要涉及了两个方面的内容：通达信编程中的技术分析概念和PyTorch模型训练的实用技巧。 首先，通达信编程是金融数据分析软件中的一种编程语言，用于创建自定义的技术指标、条件选股公式等。在技术分析中，“向上跳空之后两天内并未回补”是一种常见的市场行为，它意味着在股票或期货市场中，昨天的价格形成了一个向上的跳空缺口，且接下来的两天价格未曾下降到两天前的最高价之下，这通常被视为市场强势的信号。在通达信公式中，可以通过编写如下的逻辑来判断这一情况： ```cpp AA := REF(OPEN, 1) > REF(HIGH, 2); BB := REF(LOW, 1) > REF(HIGH, 2); CC := LOW > REF(HIGH, 2); AA AND BB AND CC; ``` 更简洁的写法是： ```cpp COUNT(LOW > REF(HIGH, 2), 2) = 2; ``` 此外，教程还提到了“5日，10日，30日均线多头排列”，这是另一个技术分析概念，表示短期（如5日）均线上穿中期（如10日）和长期（如30日）均线，通常预示着上升趋势。在通达信中，可以编写公式计算这种排列： ```cpp AA := MA(CLOSE, 5); // 5日收盘价平均线 BB := MA(CLOSE, 10); // 10日收盘价平均线 CC := MA(CLOSE, 30); // 30日收盘价平均线 AA > BB AND BB > CC; // 判断5日线在10日线上，10日线在30日线上 ``` 至于PyTorch模型训练部分，虽然具体细节未在描述中给出，但通常涉及的步骤包括数据预处理、模型构建、损失函数选择、优化器设定以及训练循环。PyTorch是一个强大的深度学习框架，允许用户灵活地定义神经网络结构，并进行反向传播和参数更新。在实际训练过程中，可能还会涉及到模型验证、学习率调整策略、早停法等提高模型性能的技巧。 这个教程结合了金融市场的技术分析知识和深度学习模型训练的实践应用，旨在帮助读者理解如何在金融市场中运用编程技能进行数据分析，并利用PyTorch进行有效的模型训练。