edward
2021-05-18 19:05:20
//@version=4
study(title="VWMA", shorttitle="VWMA", overlay=true)
//vwma 1
len = input(9, "Length", minval=1)
src = input(close, "Source", type = input.source)
ma = vwma(src, len)
plot(ma, title="VWMA", color=color.blue)
//vwma 2
len2 = input(20, "Length", minval=1)
src2 = input(close, "Source", type = input.source)
ma2 = vwma(src2, len2)
plot(ma2, title="VWMA", color=color.yellow)
//cond
longcondition = crossover(ma, ma2)
plotshape(longcondition, size = size.small)
//MTF
t = input("240", type = input.resolution)
ma_mtf = security(syminfo.tickerid, t, ma)
ma2_mtf = security(syminfo.tickerid, t, ma2)
plot(ma_mtf, title="VWMA MTF", color=color.red)
plot(ma2_mtf, title="VWMA MTF", color=color.aqua)
//cond MTF
longcondition_mtf = crossover(ma_mtf, ma2_mtf)
plotshape(longcondition_mtf, size = size.small, color = color.fuchsia)
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The Python Risk Identification Tool for generative AI (PyRIT) is an open access automation framework to empower security professionals and machine learning engineers to proactively find risks in their generative AI systems.
(翻译：用于生成式 AI 的 Python 风险识别工具 (PyRIT) 是一个开放式访问自动化框架，使安全专业人员和机器学习工程师能够主动发现其生成式 AI 系统中的风险。)
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Mamba is a new state space model architecture showing promising performance on information-dense data such as language modeling, where previous subquadratic models fall short of Transformers. It is based on the line of progress on structured state space models, with an efficient hardware-aware design and implementation in the spirit of FlashAttention.
(翻译：Mamba 是一种新的状态空间模型架构，在信息密集型数据（例如语言建模）上显示出良好的性能，而之前的二次模型在 Transformers 方面存在不足。它基于结构化状态空间模型的进展，并本着FlashAttention的精神进行高效的硬件感知设计和实现。)
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嘿 Edward 感谢您回答这个问题，但这里的问题是我需要相同的策略形式与两个决议，在这里我想要一个条件以及一个信号，无论何时买入/卖出和空头/回补。我可以按照您在此处提到的学习格式做同样的事情，但我不知道我在策略部分卡住了，我也想要这个解决方案，就像我可以为两个 VWMA 设置时间框架一样。看看你是否可以在这里帮助我，这将是一个巨大的问题保护程序，无论如何再次感谢您的回答。
我编辑了我的答案，请检查它，我为正常分辨率添加了 2 个 VWMA，为 MTF 添加了另外 2 个，具有交叉条件。我想从这里你会想出如果你需要如何改变它。
非常感谢你，爱德华，拯救了这一天。是的，这正是我想要弄清楚的。再次感谢！真的很感谢你的帮助。
太好了，你还可以查看
security()函数文档，它非常有用，可以用它做很多事情，比如你在上面看到的 MTF，或者访问任何符号......