“我自3月份起开始涉足期货交易。在这之前，期货交易或者任何衍生品交易对我来说都是全新的领域，我仅专注于模因交易。”

以下是使用Python编写的一个简单感知机模型的代码。此模型适用于二进制分类任务。

Claw Code Suite (Python-Only Edition)

仅使用 Python 将 Claw Code 虚拟化框架与 OpenClaw 集成，提供 184 种工具和 200 多条命令，用于安全分析和代码质量...

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import numpy as np
<p>class Perceptron:</p><pre class="brush:php;toolbar:false;"><code>""" 
一个简单的二进制分类模型。
"""

def __init__(self, learning_rate=0.1, n_iter=100):
    """
    初始化感知器模型。

    参数：
    learning_rate (float)：更新权重时采用的学习率。
    n_iter (int)：训练数据的最大迭代次数。
    """
    self.learning_rate = learning_rate
    self.n_iter = n_iter
    self.weights = None
    self.bias = None

def fit(self, x, y):
    """
    在指定的数据集上训练感知器模型。

    参数：
    x (array-like)：训练样本。
    y (array-like)：二元类别标签。
    """
    n_samples, n_features = x.shape
    self.weights = np.zeros(n_features)
    self.bias = 0

    for _ in range(self.n_iter):
        for i in range(n_samples):
            x_i = x[i]
            y_i = y[i]
            prediction = self.net_input(x_i)

            if y_i * prediction <= 0:
                self.weights += self.learning_rate * y_i * x_i
                self.bias += self.learning_rate * y_i

def net_input(self, x):
    """ 
    计算给定样本的净输入（即决策函数）。

    返回值：
    np.dot(x, self.weights) + self.bias
    """
    return np.dot(x, self.weights) + self.bias

def predict(self, x):
    """
    预测给定样本的类别标签。
    """
    return np.where(self.net_input(x) >= 0, 1, -1)

# 示例用法：
if __name__ == "__main__":
    x = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9], [8, 9, 1], [9, 1, 2]])
    y = np.array([1, 1, -1, -1, -1])
    model = Perceptron(learning_rate=0.01, n_iter=10)
    model.fit(x, y)
    print(model.predict(x))  # 输出: [1 1 -1 -1 -1 -1]</code></pre>