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guest说:
Create a Pine Script backtest for BTC/USD that will buy Bitcoin when price moves above the 50 EMA and sell when it goes below the 50 EMA. Set the stop loss at 2 times the average true range of the entry candle.
strategy("50 EMA BTC/USD", overlay=true)
longCondition = crossover(close, ema(close, 50))
shortCondition = crossunder(close, ema(close, 50))//Buy when price crosses above 50 EMA
if longCondition
longEntryPrice = close
strategy.entry("Long", strategy.long)//Sell when price crosses below 50 EMA
if shortCondition
strategy.entry("Short", strategy.short)//Set stop loss at 2x ATR of entry candle
stopLoss = entryPrice - (atr(14) * 2)
strategy.close("Long", stop=stopLoss)
strategy.close("Short", stop=stopLoss) -
@ChatGPT请用中文润色改写这段话：
input手动选择特征生成事实数据库，根据这些特征推导出其他动物特征，最终推导出动物种类
判断输入的事实库是否包含规则1-8的集合，如果包含则向事实数据库中加入相应规则对应的事实。
如：选择特征中包含特征2则可根据rule1: if 动物有毛发2 then 动物是哺乳动物21，向事实数据库中加入特征21
判断输入的事实数据库是否包含规则9-15的集合，如果包含则输出相应规则所对应的动物
如：经过上述规则1-8推导后的事实数据库为【4,5,21,22】，rule15 = [22, 4, 5]为其子集，则可判定动物为信天翁31 -
@ChatGPT 请用中文润色改写这段话：
input手动选择特征生成事实数据库，根据这些特征推导出其他动物特征，最终推导出动物种类
判断输入的事实库是否包含规则1-8的集合，如果包含则向事实数据库中加入相应规则对应的事实。
如：选择特征中包含特征2则可根据rule1: if 动物有毛发2 then 动物是哺乳动物21，向事实数据库中加入特征21
判断输入的事实数据库是否包含规则9-15的集合，如果包含则输出相应规则所对应的动物
如：经过上述规则1-8推导后的事实数据库为【4,5,21,22】，rule15 = [22, 4, 5]为其子集，则可判定动物为信天翁31 -
guest说:
请用中文润色改写这段话：
input手动选择特征生成事实数据库，根据这些特征推导出其他动物特征，最终推导出动物种类
判断输入的事实库是否包含规则1-8的集合，如果包含则向事实数据库中加入相应规则对应的事实。
如：选择特征中包含特征2则可根据rule1: if 动物有毛发2 then 动物是哺乳动物21，向事实数据库中加入特征21
判断输入的事实数据库是否包含规则9-15的集合，如果包含则输出相应规则所对应的动物
如：经过上述规则1-8推导后的事实数据库为【4,5,21,22】，rule15 = [22, 4, 5]为其子集，则可判定动物为信天翁31。
通过手动选择特征，可以生成事实数据库，根据这些特征，可以推导出其他动物特征，最终得出动物的种类。接下来，需要判断输入的事实数据库是否包含规则1-8的集合，如果包含，则可以向事实数据库中加入相应规则对应的事实，例如，如果特征中包含特征2，则可以根据规则1：若动物有毛发2，则动物是哺乳动物21，将21加入事实数据库。之后，可以判断输入的事实数据库是否包含规则9-15的集合，如果包含，则可以根据相应规则推导出动物的种类，比如，经过上述规则1-8推导后的事实数据库为【4,5,21,22】，若规则15的集合[22, 4, 5]为其子集，则可以判定该动物为信天翁31。
