重心公式源码（重心公式推导）

帮忙写一个大智慧选股公式

1、具体公式如下：振幅：=（H-L）/REF（C，1）*100； 涨跌幅：=（C-REF（C，1）/REF（C，1）*100；开始选股：振幅6 AND ABS（涨跌幅）=3 AND V 在上述公式中，“振幅”是指股票当日最高价（H）与最低价（L）之间的差值与前一日收盘价（REF（C，1）之比，用百分比表示。

2、以下为大智慧翻倍牛股黑马选股的两个核心公式：趋势 + 资金双因子公式条件设置：30日均线向上弯曲，表明股价沿均线上行，趋势向好。大单净量连续3天翻红，意味着主力资金持续流入。市盈率（PE）行业平均水平20%，保障基本面有安全边际。逻辑：兼顾趋势强度与资金动能，避免纯技术面陷阱。

3、通达信与大智慧中的BOLL选股公式及使用技巧 通达信BOLL选股公式：公式定义：BOLL指标是根据统计学中的标准差原理设计的技术分析指标。

4、此外，投资者还应关注行业的整体走势和竞争格局，以确定公司未来的盈利潜力。总结：大智慧ROE选股公式为ROE = 15%，它提供了一个简单而有效的筛选工具，帮助投资者快速识别出盈利能力较强的公司。然而，投资者在使用该公式时，应结合其他财务指标和市场环境进行综合分析，以做出更明智的投资决策。

5、{连续N天阳线；接着是连续N天阴线，且今日是阳线。

6、在使用大智慧L2时，我们可以构建一个MACD指标的选股公式，以捕捉上穿0轴后第一次出现死叉后再次金叉的股票。首先，我们需要定义几个变量来帮助我们识别这些信号。为了实现这一目标，可以编写以下公式来计算macd指标的上穿0轴后的首次死叉及之后的金叉情况。

归真k线BS指标公式

1、期货归真K线交易法主要依据K线图的形态、趋势以及成交量等信息，来判断市场的走势和交易机会。该方法认为，K线图能够真实反映市场的多空力量和价格变动情况，通过观察和分析K线图，可以捕捉到市场的潜在趋势和交易信号。

2、大智慧软件有归真k线指标。进入大智慧首页，找到右上角的查找，进入查找页面，通过首字母查询或者对应的股票号查找股票，可以查看趋势和成交量等基本内容。按住屏幕向左滑动，可以进入K线图。点击中下方的日K线，可以选择想要的时间段查看K线。

3、期货采用保证金杠杆式交易。期货杠杆一般在7-10倍，投入保证金就可以将成交额放大7-10倍，风险和收益均会放大，加大了本金损失和爆仓的风险。期货采用强制平仓规则。

经典形态,美人肩,了解一下(附源码)

形态特点： 股价启动与盘整：股价在启动后进入盘整阶段，可能伴随涨停现象。 阴阳线交错与重心上移：盘整期间，阴阳线交错出现，且整体重心呈现上移趋势。肩部的价位低于颈部。 均线状态：5日线与10日线始终保持金叉状态，且没有过度粘合。 量能变化： 启动时量能充沛：在美人肩形态形成初期，量能通常较为充沛。

美人肩形态是一种独特的K线走势，它在股价上升过程中表现出温和减速的特点，而非通过下跌清洗浮动筹码。

提高代码阅读能力的技巧有哪些?

1、学会运行代码 运行代码是阅读代码的第一步，这样能够了解关于项目的很多细节，并且了解怎么进行运行，掌握库的使用方法。这样是了解一个项目最好的方法，如果能够自己了解和编写相关的项目，这样对于使用框架和库会有自己的想法。找到高层次的逻辑 当您开始阅读项目的代码时，会涉及到每个细节。

2、**使用和了解工具**：利用代码阅读工具，如intelliJ IDEA的导航功能，可以让你通过关键字快速定位代码，大大提升阅读效率。掌握键盘快捷键，避免使用鼠标拖动，提升阅读速度。 **深入了解编程语言和约定**：熟悉特定语言的约定、风格和语法，能让你更快地理解和适应代码。

3、深入学习PyTorch官方文档 理解基础概念：熟悉PyTorch的核心组件和基本概念，这是提升代码能力的基础。 掌握常用API：学习和掌握PyTorch提供的常用API，以便在实际编程中灵活运用。 关注GitHub上的优秀开发者 关注知名开发者：如lucidrains等，他们通常提供了大量实现经典算法的代码示例。

4、编程技巧。这种比较容易弄懂，如果你对编程语言熟悉的话，一步一步展开来就知道作者想表达的意思了。（这个就像小时候学语文的语法，“把”字句改成“被”字句，意思没变，写法变了）2，算法。

5、与其他开发者合作是提高代码阅读能力的好方法。通过与他人合作，初学者可以学习其他人的代码风格和编程技巧，从而拓宽自己的视野并提高自己的代码阅读能力。 1关注常见错误和陷阱 初学者在阅读代码时，需要特别关注一些常见的错误和陷阱。代码中的拼写错误、语法错误、逻辑错误等，这些错误可能会导致代码无法正常运行。

3d稀疏卷积——spconv源码剖析(三)

1、d稀疏卷积——spconv源码剖析： ops.get_indice_pairs 函数解析： 功能：构建Rulebook，即稀疏卷积输入输出的映射规则。

2、代码位于：src/spconv/spconv_ops.cc 分析getIndicePairs直接将重心锁定在GPU逻辑部分，并且子流行3d稀疏卷积和正常3d稀疏卷积分开讨论，优先子流行3d稀疏卷积。

3、稀疏卷积是处理点云数据时的重要技术，特别适用于激光雷达检测。相较于传统卷积，稀疏卷积在效率和准确性上具有明显优势。点云数据的特性是稀疏性，这意味着数据点之间存在大量的空隙。在处理这类数据时，使用普通卷积会涉及大量的无效计算，既消耗资源又可能降低检测的准确性。

4、indiceConv函数的具体实现在src/spconv/spconv_ops.cc文件中，这是执行稀疏卷积计算的核心部分。通过上述流程，spconv实现了高效的3D稀疏卷积计算，并通过PyTorch封装，使得这些计算可以在深度学习模型中被方便地使用和部署。

5、本文剖析spconv1中稀疏卷积的C++代码，以Qt工程调试为例，深入解读spconv模块。以5x5稀疏卷积为例，便于理解代码逻辑，通过getIndicePairs获取输入输出坐标的对应关系，包括indice_pairs和indice_pair_num。

6、在OpenPCDet的Second网络中，spconv的使用集中在VoxelBackBone8x模块，其中包含SubMConv3d和SparseConv3d等3D稀疏卷积类型。学习使用时，需要理解indice_key的作用，它用于在输入和输出位置不变时复用计算结果，以减少重复计算。