В последнее время мы учимся количественно, без оснований, набиваем что-то медленно.

Сегодня я настроил небольшой скрипт, который будет использоваться для подсчета количества односторонних событий (последовательное повышение или падение) за последние 50 дней. Я хотел написать ↓ Как легко определить колебания и тенденции! https://www.fmz.cn/bbs-topic/1638 Для определения тренда можно использовать как восходящий, так и нисходящий тренд. Спасибо автору за статью, но когда я тестировал, я установил K-линейный цикл, который может отсчитывать не более 50 дней, и не использовал временные интервалы, поэтому не было данных, чтобы поддержать эту идею.

Это приведет к следующему:

Итоговая последовательность: id > Time > Самый высокий уровень цены на этапе> Самый низкий уровень цены на этапе> Падение > Количество последовательностей

• Отфильтрованные однократные падения и параллельные состояния, такие как: повышение> понижение> повышение> равновесие> понижение> равновесие> повышение> такое состояние без использования непрерывности не печатается, и не помогает анализу.
• Используйте максимальную цену следующего цикла в сравнении с максимальной ценой этого цикла, или следующего цикла. Low в сравнении с этим циклом. High в сравнении, как выше.
• Я думаю, что это будет очень неудобно, потому что, к примеру, три минуты - это 00:57 <01:00 <01:57 <02:00 <02:57... Почему?
• Не требуйте слишком многого, не пишите Python.

Как это работает?

• Я считаю, что это полезно, по крайней мере, лучше, чем курить, но это слишком короткий промежуток времени, чтобы видеть закономерности курирования.
• Но если мы сейчас находимся в таком положении, что по солнечной линии мы наблюдаем 12 дней подряд, когда наблюдается одностороннее повышение, то какова вероятность того, что на 13-й день будет повышение?
• Я придумал эту идею, чтобы сделать этот тест, и я не хочу, чтобы все были в восторге, но я должен изменить свою мысль, чтобы попробовать.
• Добро пожаловать, я обычный новичок.

Вот упрощенный код.

def main():
    k_line = exchange.GetRecords(PERIOD_M1) #设置1分钟K线数据
    i1 = 0 #i1 i2分别记录涨、跌次数
    i2 = 0
    j_c = 0 #用作记录所有持续行情次数总和的变量
    for i,k_line_single in enumerate(k_line): #i为记录循环次数 从0开始 k_line_single为单行记录文本
        otherStyleTime = time.strftime("%Y--%m--%d %H:%M:%S", time.localtime(k_line_single.Time / 1000))#时间戳转换代码
        state_text = "" #重置state_text 避免状态连续继承  状态文本
        Duration = "" #重置持续行情次数变量
        if k_line_single.High > k_line[i-1].High: #判断最高价高于前一周期最高价的情况         
            i2 = 0 #重置连续下跌计数变量
            if k_line[i-1].High > k_line[i-2].High or k_line[i+1].High > k_line_single.High: #当高于前一周期或后一周期高于此周期价
                state_text = "连续上涨UP UP UP!"
                i1 += 1 #记录连续上涨次数
        elif k_line_single.High < k_line[i-1].High: #判断不为持平状态  
            i1 = 0
            if k_line[i-1].High < k_line[i-2].High or k_line[i+1].High < k_line_single.High:#当前一周期价格低于前前一周期 或 后一周期价格低于当前周期，表示一定是连续下跌
                state_text = "连续下跌LOW LOW !" 
                i2 += 1 #记录连续下跌次数
        else:
            i1 = 0 #重置连续行情次数
            i2 = 0
        if state_text == "连续上涨GO GO GO!" or state_text == "连续下跌LOW LOW !": #只有当连续上涨或下跌时 才会打印结果 
            j_c += 1
            Duration = "Duration:",i1 + i2 #连续单边行情持续次数
            Log(i+1,"-- Time:",otherStyleTime,"-- High:",k_line_single.High,"-- Low:",k_line_single.Low,"--》",state_text,Duration)
    Log("运行完毕。。符合条件的总数为:",j_c)

И вот еще один, не упрощенный код, который будет выглядеть так же, но будет на 21 строку больше, чем выше.

def main():
    k_line = exchange.GetRecords(PERIOD_M1)
    state_text = "" #状态文本
    i1 = 0
    i2 = 0
    i3 =0
    state_3 = 0 #行情状态 涨=1 跌=2 平=3
    j_c = 0 #用作记录所有持续行情次数总和的变量
    for i,k_line_single in enumerate(k_line): #i为记录循环次数 从0开始 k_line_single为单行记录文本
        timeStamp = k_line_single.Time / 1000 #时间戳转换代码开始
        timeArray = time.localtime(timeStamp)
        otherStyleTime = time.strftime("%Y--%m--%d %H:%M:%S", timeArray)#时间戳转换代码结束
        
        if k_line_single.High > k_line[i-1].High: #判断最高价高于前一周期最高价的情况
            state_text = "价格出现上涨"
            i2 = 0
            i3 = 0
            state_3 = 1
            if k_line[i-1].High > k_line[i-2].High or k_line[i+1].High > k_line_single.High: #当高于前一周期或后一周期高于此周期价
                state_text = "连续上涨GO GO GO!"
                i1 += 1
        else:
            if k_line_single.High != k_line[i-1].High:
                state_text = "价格出现下跌"
                i1 = 0
                i3 = 0
                state_3 = 2
                if k_line[i-1].High < k_line[i-2].High or k_line[i+1].High < k_line_single.High:
                    state_text = "连续下跌LOW LOW !"
                    i2 += 1
            else:
                state_text = "价格相比持平"
                i1 = 0
                i2 = 0
                state_3 = 3
                if k_line[i-1].High == k_line[i-2].High:# or k_line[i+1].High == k_line_single.High:
                    state_text = "连续持平PING PING !"
                    i3 = 0 #不调试持平持续数量了
        if state_3 != 3: #不打印持平的结果
            Duration = i1 + i2 + i3
            if Duration == 0:
                Duration = ""
            else:
                Duration = "Duration:",i1 + i2 + i3
            if i1 != 0 or i2 != 0: #只有当连续上涨或下跌时 才会打印结果
                j_c += 1
                Log(i+1,"-- Time:",otherStyleTime,"-- High:",k_line_single.High,"-- Low:",k_line_single.Low,"--》",state_text,Duration)
    Log("运行完毕。。符合条件的总数为:",j_c)