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Pine-脚本+策略+金字塔+不同TP + SL +数量

Pine-脚本+策略+金字塔+不同TP + SL +数量是一个涉及到交易策略和金融市场的问题。下面是对这些概念的解释和相关推荐的腾讯云产品。

  1. Pine脚本：Pine脚本是一种专门用于编写交易策略的脚本语言，主要用于TradingView平台。它提供了丰富的技术指标和图表工具，可以帮助交易者开发和测试自己的交易策略。
  2. 策略：在金融市场中，策略指的是一套规则和方法，用于决定何时买入或卖出资产。交易策略可以基于技术指标、基本面分析、量化模型等多种因素。
  3. 金字塔：金字塔是一种交易策略，它允许交易者在价格朝着预期方向移动时逐步增加头寸。通过金字塔策略，交易者可以在市场趋势明确时增加仓位，从而提高盈利潜力。
  4. TP（Take Profit）和SL（Stop Loss）：TP和SL是交易中常用的两个概念。TP指的是设定的盈利目标价位，当价格达到该价位时，交易会自动平仓并锁定盈利。SL指的是设定的止损价位，当价格达到该价位时，交易会自动平仓以限制损失。
  5. 数量：在交易中，数量指的是交易者买入或卖出的资产数量。根据交易者的风险承受能力和资金管理策略，可以设定不同的交易数量。

腾讯云相关产品推荐：

  • 腾讯云服务器（https://cloud.tencent.com/product/cvm）：提供高性能、可扩展的云服务器实例，适用于部署交易策略和进行金融数据分析。
  • 腾讯云数据库（https://cloud.tencent.com/product/cdb）：提供可靠、安全的云数据库服务，适用于存储和管理交易数据。
  • 腾讯云人工智能（https://cloud.tencent.com/product/ai）：提供丰富的人工智能服务，可用于开发和优化交易策略。
  • 腾讯云物联网（https://cloud.tencent.com/product/iotexplorer）：提供全面的物联网解决方案，可用于连接和管理交易设备。
  • 腾讯云移动开发（https://cloud.tencent.com/product/mobdev）：提供移动应用开发和部署的云服务，适用于开发交易相关的移动应用程序。

请注意，以上推荐的腾讯云产品仅供参考，具体选择应根据实际需求和项目要求进行评估。

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策略代码拆解6-TP TL

na nShorts if shortCondition nLongs := na nShorts += 1 nShorts ---- 对照解读 //此段代码用于记录策略发生时的价格和时间...nz(CondIni_short_sl[1]) == -1 and not Final_Short_tp last_long_sl := Final_Long_sl ?...交易的合约/股数/手数/单位数量。预设值为'NaN'。 limit (series int/float) 可选参数。订单的限价。若已指定，订单类型是"limit" 或"stop-limit"。...组; strategy.oca.cancel - 订单应属于OCA组，一旦订单被成交，同一组的所有其他订单将被取消; strategy.oca.reduce - 订单应属于OCA组别，如果订单合同的X数量已被放置...退出交易的合约/股数/手数/单位的数量。默认值为'NaN'。 qty_percent (series int/float) 定义平仓的百分比(0-100)。它的优先级低于 'qty' 参数的优先级。

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马丁策略一直都是具有很大争议的，因为有太多的人使用这个策略爆仓了，但是依然有人使用这个赚钱了。那些使用这个策略爆仓了的人会认为马丁策略不行，是垃圾，我是不同意这种说法的。...1.png 而马丁策略正是适合这种波动形状的震荡行情。如果行情只上涨不下跌，或者只下跌不上涨，那么使用马丁策略是不适合的。 为什么大多数人使用马丁策略会亏损？是因为太贪婪了。...这就是我使用马丁策略盈利的经验，分享给大家。...(top/tol,Digits); if(buys>0) TPp=avp+TP*db*Point; if(sells>0) TPp=avp-TP*db*Point; }...="+IntegerToString(SL) +"\n"; dsy=dsy+"P.TP ="+IntegerToString(TP)

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46.1 mAP！MimicDet：缩小一阶段和两阶段目标检测之间的差距 | ECCV 2020

此外，我们提出了交错特征金字塔staggered feature pyramid，从中提取一对不同分辨率的特征。...对于每个anchor-box，分别从特征金字塔的不同层次获得T-head的高分辨率特征和S-head的低分辨率特征。...我们在特征金字塔P3到P7上分别定义了从32^2到512^2的锚。不同于以往在feature map的某个位置定义多个锚点，我们在1:1的长宽比下，每个位置只定义一个锚点。...与传统的基于RoI的定位策略相比，Refinement模块中anchor-box的稀疏性更强，因此Refinement模块中anchor-box的标签分配与传统的基于RoI的定位策略不同。...具体来说，对于pyramid Pl，目标对象的有效标度范围计算为[Sl×n1, Sl×n2]，其中Sl为级别l的基本标度，设置该系统来控制有效标度范围。

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YotoR | 融合 Swin Transformer 和YoloR 的混合架构，提升目标检测性能的新前沿 ！

对不同的YotoR变体进行了详尽的评估，结果表明，在考虑目标检测性能和推理速度的各种评估中，YotoR模型TP5和BP4一致地超过了YoloR P6和Swin Transformer。...这种策略使计算能力的要求保持在较低水平。由于窗口是独立处理的，它们的信息必须在网络的后续层中合并。然后，在某一层的窗口上应用编码器之后，下一层的窗口会移动。...此外，在应用非移动和移动窗口层之后，标记会被合并，这增加了嵌入维度同时减少了标记数量。此外，块合并策略使架构能够生成对涉及多尺度处理任务有用的特征金字塔。...它们非常相似，但在Swin Transformer块的数量和通道上有所不同。每个架构的详细信息可以在表1中找到。...首先，分析了Swin Transformer主干生成的特征金字塔维度与YoloR Head 所需的维度之间的差异。这些维度之间的显著差异可能会在网络中造成瓶颈，限制其性能。

13410

NL2SQL基础系列(1)：业界顶尖排行榜、权威测评数据集及LLM大模型（Spider vs BIRD）全面对比优劣分析

此外，与 LLaMA 的 13B 版本相比，Dolly模型在不同的提示策略上也表现不佳。LLM的表现对提示风格高度敏感：我们的实证研究结果证实，不存在适用于所有模型的通用提示策略。...使用随机示例的小样本学习提供的性能提升有限：从 1SL 和 5SL获得的大多数结果往往表现不佳，或者充其量只能达到与其他提示策略相当的结果。 然而，这种趋势也有一些例外。...Dolly 模型是一个例外，与12B 变体中的其他提示策略相比，该模型显示 1SL 提示策略的性能有所提高。 这个结果似乎是反常的，因为在其他 1SL 和 5SL结果中没有观察到类似的性能提升。...不同模型的少样本学习的有效性有所不同：与 Spider 数据集的发现相比，我们观察到 LLaMA 和 GPT-3.5 在 1SL 和5SL 上的性能有所改进。...附加数据库示例行是无效的：就像使用Spider数据集观察到的结果一样，S3 提示策略在应用于不同模型的经典数据集时会产生低于标准的结果。

73810

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此外，与 LLaMA 的 13B 版本相比，Dolly模型在不同的提示策略上也表现不佳。 LLM的表现对提示风格高度敏感：我们的实证研究结果证实，不存在适用于所有模型的通用提示策略。...使用随机示例的小样本学习提供的性能提升有限：从 1SL 和 5SL获得的大多数结果往往表现不佳，或者充其量只能达到与其他提示策略相当的结果。 然而，这种趋势也有一些例外。...Dolly 模型是一个例外，与12B 变体中的其他提示策略相比，该模型显示 1SL 提示策略的性能有所提高。 这个结果似乎是反常的，因为在其他 1SL 和 5SL结果中没有观察到类似的性能提升。...不同模型的少样本学习的有效性有所不同：与 Spider 数据集的发现相比，我们观察到 LLaMA 和 GPT-3.5 在 1SL 和5SL 上的性能有所改进。...附加数据库示例行是无效的：就像使用Spider数据集观察到的结果一样，S3 提示策略在应用于不同模型的经典数据集时会产生低于标准的结果。

82810

为何谷歌围棋AI AlphaGo可能会把李世石击溃

深度学习神经网络训练出两个落子策略和一个局面评估策略，这三个策略的神经网络架构基本相同，只是学习完后网络参数不同而已。...|SL落子策略 首先，我们看落子策略SL，就是那个根据人类对弈过程来学习像人一样落子的策略。这个策略重要吗？重要，但是只靠这个策略能够战胜人类世界冠军吗？...蒙特卡洛搜索树 AlphaGo本质上大的技术框架还是蒙特卡洛树，但是根本的不同在于把上面讲的两个落子策略和一个局面评估神经网络引到蒙特卡洛树搜索过程中。...决定蒙特卡洛搜索树效果的其实主要有两个因素，一个就是上面讲的采样数量，数量越大效果越好，但是速度会比较慢，在这点上AlphaGo其实并没太在意；第二点是模拟两个棋手对弈，那么这个棋手棋力越强，那么快速探索出优秀路径的可能性越大...3000万看上去多，其实并不多，这是落子数量，真正的对弈棋局数量也就16万局对弈过程，因为每个对弈过程包含很多落子步骤，所以总数看上去多而已。

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南理工&上海AI Lab提出Uniform Masking，为基于金字塔结构的视觉Transformer进行MAE预训练！

在本文中，我们提出了统一掩蔽（Uniform Masking，UM）策略，成功地实现了基于金字塔的具有局部性的VIT的MAE预训练（简称“UM-MAE”）。...与完全丢弃屏蔽patch的US阶段不同，SM通过使用共享屏蔽token来保持屏蔽patch，以确保基于金字塔的VIT与位置的兼容性。...上图展示了不同预训练epoch数量，对实验结果的影响。 上图展示了不同微调epoch数量，对实验结果的影响。...05 总结 在本文中，作者提出了一种新的统一掩蔽（UM）策略UM-MAE，该策略包含统一采样（US）和二次掩蔽（SM）步骤，成功地为基于金字塔的局部视觉Transformer进行MAE预训练。...此外，作者还讨论了在MIM框架下Vanilla ViT和金字塔型ViT之间不同行为的一些实证结果。

50510

ORSIm：A Novel Object Detection Framework in Optical Remote Sensing Imagery Using Spatial-Feature

为此，我们提出了一种新的目标检测框架，称为光学遥感图像检测器(ORSIm检测器)，它集成了多种通道特征提取、特征学习、快速图像金字塔匹配和增强策略。...B、特征学习或精炼 为了有效消除两个不同域之间的特征差距，同时为了提高其鲁棒性和代表性，我们可以使用以下两种策略沿空间方向和通道方向学习或细化特征立方体(见图6)。...在这个过程中,需要考虑两个参数,即卷积核的半径(r)和傅里叶的数量的订单(m)。我们分配五个尺度与六种不同的半宽度 的值r,即。σ= 6,r ，而m被设置为2，3，4，5。...为了避免过度拟合，我们逐步将弱学习者的数量从32人增加到2048人。值得注意的是，在训练阶段和测试阶段使用的负样本是使用滑动窗口和粗采样的图像金字塔来选择的，而不是[27]中提出的基于点的算子。...在测试阶段，金字塔因素起着重要的作用，如图10和图11(i)所示。8个八度音阶的测试结果最好，与[28]基本一致。值得注意的是，最终的检测精度会随着弱分类器数量的增加而增加，但是计算量也会增加。

35010

一个鲁棒实时且无需校准的车道偏离警告系统

实验结果表明，采用图像金字塔方法，即便使用较低级别的金字塔，也能有效减少线的数量，从而提高了系统的效率。...高斯金字塔 图4显示了在具有不同高斯金字塔级别的图像上应用EDLines算法的结果。在图4(a)中，该算法直接应用于原始图像，产生446条线。在图4(b)中，使用2级高斯金字塔，产生179条线。...这将像素数量减少了一半，并平滑了图像，将线的数量减少了不到一半。在图4(c)中，使用3级金字塔，线的数量仅达到48条，远远少于第一种情况。 图 4....使用高斯金字塔对EDLines算法检测到的线条数量的影响。(a) 原始图像，(b) 应用2级高斯金字塔后的图像，(c) 应用3级高斯金字塔后的图像。...其中，TP 和 FN 分别是真正例和假负例的结果，Hit 是成功检测到的偏离，Miss 是未检测到的偏离。

20210

基于PyTorch的深度学习网络模型实现

之后作者还研究了残差单元、学习率策略以及数据增强对分类性能的影响，比如 类似金字塔网络的残差单元设计(PyramidNet-like residual units) cosine 函数的学习率递减策略(...最后给出了这些网络模型的论文、不同训练策略的论文。...reset_classifier，对特征的前向计算接口forward_features 模型都有一致的预训练模型加载器，即可以决定是否采用预训练模型最后一层或者输入层是否需要从 3 通道变为 1通道； 训练脚本可以在不同模式下使用...包括分布式、单机多卡、单机单卡或者单机 CPU 动态实现池化层的操作，包括平均池化(average pooling)、最大池化(max pooling)、平均+最大、或者平均和最大池化结果连接而不是叠加； 不同训练策略的实现...，比如 cosine 学习率、随机消除、标签平滑等 实现 Mixup 提供一个预测脚本 作者同样给出训练的实验结果，然后还有使用方法，同样也是在指定位置准备好数据，就可以使用了。

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深度学习检测小目标常用方法汇总

实验平台 N/A 传统的图像金字塔和多尺度滑动窗口检测 最开始在深度学习方法流行之前，对于不同尺度的目标，大家普遍使用将原图build出不同分辨率的图像金字塔，再对每层金字塔用固定输入分辨率的分类器在该层滑动来检测目标...，以求在金字塔底部检测出小目标；或者只用一个原图，在原图上，用不同分辨率的分类器来检测目标，以求在比较小的窗口分类器中检测到小目标。...img 不过这种方式速度慢（虽然通常build图像金字塔可以使用卷积核分离加速或者直接简单粗暴地resize，但是还是需要做多次的特征提取呀），后面有人借鉴它的思想搞出了特征金字塔网络FPN，它在不同层取特征进行融合...在《深度学习中不平衡样本的处理》一文中已经介绍了许多数据增强的方案，这些方案虽然主要是解决不同类别样本之间数量不均衡的问题的，但是有时候小目标检测之难其中也有数据集中小样本相对于大样本来说数量很少的因素...img 在同一张图中有更多的小目标，在Anchor策略的方法中就会匹配出更多的正样本。 ? img 特征融合的FPN 不同阶段的特征图对应的感受野不同，它们表达的信息抽象程度也不一样。

2.3K30

【强基固本】深度学习检测小目标常用方法

02 实验平台 N/A 03 传统的图像金字塔和多尺度滑动窗口检测 最开始在深度学习方法流行之前，对于不同尺度的目标，大家普遍使用将原图build出不同分辨率的图像金字塔，再对每层金字塔用固定输入分辨率的分类器在该层滑动来检测目标...不过这种方式速度慢（虽然通常build图像金字塔可以使用卷积核分离加速或者直接简单粗暴地resize，但是还是需要做多次的特征提取呀），后面有人借鉴它的思想搞出了特征金字塔网络FPN，它在不同层取特征进行融合...在《深度学习中不平衡样本的处理》[2]一文中已经介绍了许多数据增强的方案，这些方案虽然主要是解决不同类别样本之间数量不均衡的问题的，但是有时候小目标检测之难其中也有数据集中小样本相对于大样本来说数量很少的因素...针对COCO数据集中包含小目标的图片数量少的问题，使用过采样OverSampling策略； 2....在同一张图中有更多的小目标，在Anchor策略的方法中就会匹配出更多的正样本。 05 特征融合的FPN 不同阶段的特征图对应的感受野不同，它们表达的信息抽象程度也不一样。

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