寻找模式 - 页 104

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Martingeil:

我想知道时间跨度是多少？

不，这都是20年来的信息，在阵列中。这一切都很紧凑，所有的信息。

 
你需要确定一个模式，例如过去的一个星期，以及它对本周的影响，即对每一天的影响。没有必要划出整个故事，一个星期就完成了任何的循环。在我看来，价格是这样走的。
 
这正是你应该发现的问题。有很多不同的条件，你可以想出并检查。这可能需要很长的时间。我一个人做不到。把我塞进去。我可以给你一个例子，说明如何在代码中设置条件。
 
Martingeil:

我想知道时间跨度是多少？

你不可能划出整个故事，没有足够的资源，时间框架是什么？

我知道这是一个星期，没有必要把它拿得更高，你将进入另一个市场条件，由于各种情况，一年中的时间，出口商在一定时期内对货币的需求，这可能永远不会回来。目前，同样的冠状病毒决定了它的条件，以石油期货为例，明年这个区间就没有意义了。

一举一动都有反作用

也就是说，按比例，一切都在重复。

 
Aleksei Stepanenko:

不，阵列中存在所有20年的信息。一切都很紧凑，所有的信息都是如此。

这些信息会有重叠，你会在两者之间得到一些东西。大致相似，我会寻找一个公式而不是相似的周期。穆拉德-伊斯梅洛夫在2012年做了类似的事情，请看他的作品。

 
Martingeil:

这些信息会有重叠，你会在两者之间得到一些东西。

趋势按顺序存储在一个阵列中，上下交替进行。没有必要对它们进行平均化。假设我们建立了这样的逻辑：取前一个趋势，看它的参数，检查下一个趋势的情况。收集所有案件的统计数据。不存在平均数。

 
Aleksei Stepanenko:

趋势连续存储在阵列中，上下交替进行。没有必要对它们进行平均化。假设我们建立逻辑：取前一个趋势，看其参数，检查下一个趋势发生了什么。收集所有案件的统计数据。 不存在平均数。

然后需要按中位数将其分解，以确定趋势的统计。

 
是的，只是一大层有趣的工作。让我们一起努力。
 

让我来告诉你该指标的内部情况。

该指标有两个数组LocalExtremes和GlobalExtremes。它们中的每一个元素都存储着关于一个趋势的信息。分别为局部快速趋势和全球长期趋势。地方性趋势多于全球性趋势。 一个全球趋势可能由几个局部趋势组成。在一个阵列中，趋势在方向上是相互交替的。一个趋势结束的时间和价格就是另一个趋势的开始。

在零元素Extrmes[0]中，有1905年以来最古老的趋势:)在最后一个元素Extremes[Finish]中，隐藏着最新的趋势，甚至可能是当前的趋势。

当价格超过一定距离时，我们会记录下趋势。是的，这比趋势的开始日期要晚，但没有其他办法，未来是未知的。注册时，我们创建一个新的数组元素 并输入当前数据。而前一个数组包含前一个趋势的实际结束日期。也就是说，阵列中的所有信息都是准确的。当一个极值被更新时，最后一个元素的数据也将被更新。
 
Aleksei Stepanenko:
我将为没有准备的听众讲述指标的内部情况。它有数组LocalExtremes和GlobalExtremes。它的每一个元素都存储着关于趋势的信息。分别用于LocalExtremes和GlobalExtremes。 地方性趋势多于全球性趋势。一个全球趋势可能由几个局部趋势组成。在一个阵列中，趋势在方向上是相互交替的。一个趋势结束的时间和价格就是另一个趋势的开始。
在零元素Extrmes[0]中，有1905年以来最古老的趋势:)最后一个元素Extremes[Finish]包含最新的趋势，甚至可能是当前的趋势。
现在，当价格走过一定距离时，我们就会登记趋势。是的，它比趋势开始日期晚，但没有其他办法，未来是未知的。注册时，我们创建一个新的数组元素 并记录当前的数据。而前面的数组包含真正的结束日期。也就是说，阵列中的所有信息都是准确的。当极值被更新时，最后一个元素的数据也被更新。

让我们采取更简单的方法，我想这些信息会更容易理解。

让我们在区间D1上建立一个之字形，在图表H1上建立W1，这个数据会给我们一些思考。

D1--我们将把它视为一个周期，W1--我们将把它视为一个全球周期。

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