我想知道是否可以使用Pandas矢量化实现以下内容,如果可以,代码将是什么。我相信,如果我使用迭代行,代码将相当简单,但这将花费太长的时间来执行dataframe。
我有一个Python数据,它包含股票的开放-高-低-关闭(OHLC)图表数据。它还有一个额外的列,ATR。
Open High Low Close ATR
Date
2010-02-11 31.250000 31.440001
在tradingview的策略中,我输入一个条目,并有一个条件来放置跟踪停止。同时,我想要一个固定价格的止损订单,但是当我放置两个strategy.exit()命令时,实际上只使用一个命令,因为这两个命令都是"stop“类型。但是,通过调用strategy.exit()并给出相同的id,可以将退出顺序替换为另一个。所以我的想法是,在适合我的情况下,用另一个出口代替另一个出口,这样在同一时间只有一个退出顺序是有效的。
假设我有一个以一定价格进入一个头寸的策略(如conditionEnter和enterPrice ),在进入时我也知道止损stopLossPrice,所以我可以设置:
if
我有一张交易单,在那里我可以输入我的交易。它显示了入场/价格目标和止损。这个想法是为了显示以下内容;-如果交易达到了利润目标,它将显示“目标命中”。如果交易达到止损,它将显示“止损命中”。如果利润和止损都没有受到影响,它将显示“活跃”。这既适用于多仓,也适用于空头。当我进入多头头寸时,做多10美元,止损9美元,利润目标12美元,做空10美元,止损11美元,利润目标9美元,效果很好,但当我做空头时,却不是这样。有没有人能检查一下代码,看看我哪里出了问题?我已经在我的电子表格中添加了一个链接,所以如果有人可以看一看,看看我哪里搞砸了。 Google Sheet Spreadsheet
以下是Tensorflow NN训练部分的2种代码模式。
我觉得使用模型1是合乎逻辑的,但我经常在多个地方看到模型2。我觉得模型2错了。对于相同的数据,每次迭代时,模型不会在会话中运行两次图表吗?有什么东西我错过了,人们做它的任何其他原因?
模式1
for epoch in range(epochs):
for iteration in range(num_tr_iter):
_, loss, accuracy = sess.run([optimizer, loss, accuracy], feed_dict)
模式2
for epoch in range(epochs