как талиб обнаруживает закономерности? - PullRequest
Новая
       16

как талиб обнаруживает закономерности?

0 голосов
/ 15 января 2020 
sample_data = [
    ['1/22/14', 10, 18, 5, 20],
    ['1/23/14', 12, 21, 7, 22],
    ['1/24/14', 14, 24, 9, 24],
    ['1/25/14', 16, 27, 11, 26],
    ['1/26/14', 18, 30, 13, 28],
    ['1/27/14', 20, 33, 15, 30],
    ['1/28/14', 22, 36, 17, 32],
    ['1/29/14', 24, 39, 19, 34],
    ['1/30/14', 26, 41, 21, 38],
    ['1/31/14', 30, 45, 25, 30],
    ['2/03/14', 241.75, 243.15, 240.65, 241.80],
    ['1/31/14', 30, 45, 25, 30],
]

# convert data to columns
sample_data = np.column_stack(sample_data)

# extract the columns we need, making sure to make them 64-bit floats
o = sample_data[1].astype(float)
h = sample_data[2].astype(float)
l = sample_data[3].astype(float)
c = sample_data[4].astype(float)

print(talib.CDLDOJI(o, h, l, c))

вывод: [0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 100 100]

но если вы посмотрите на данные, последние и третьи последние данные совпадают, но все же, они не обнаруживают это, я заметил, что это начинает обнаруживать образцы только после того, как 10 свечей прошли, это право, или я что-то упускаю.

1 Ответ

1 голос
/ 15 января 2020

Согласно коду:

/ * реальное тело похоже на тело доджи, когда оно короче 10% от среднего значения 10 предыдущих свечей 'high-low range * /

И функция возвращает 0 или 100 в случае обнаружения свечи. Итак, первые 10 значений должны быть 0.

...