プログラムで 2 つのラインを比較 (株式パターン マッチング)

Question

私がやりたいのは、特定の株価パターン (一連の X 座標と Y 座標として定義) を取得し、それを過去の株価と比較することです。私が定義したパターンに類似したものを過去の価格で見つけた場合は、それを一致として返したいと思います。

2 つの曲線がどの程度類似しているかを判断する方法がわかりません。いくつか調査したところ、2 つの直線の類似性を (線形回帰で) 見つけることができましたが、2 つの曲線を比較する良い方法はまだ見つかりませんでした。

現時点での私の最善のアプローチは、調べている履歴データ範囲からいくつかの最高点と最低点を取得し、線の傾きを見つけて、それらを照合しようとしているパターンの傾きと比較して、それらが一致しているかどうかを確認することです。ほぼ同じです。

もっと良いアイデアはありますか?ぜひ聞いてみたいです！

編集： ご意見ありがとうございます!以前、最小二乗法を検討したことがありましたが、どこを採用すればよいかわかりませんでした。ただし、受け取った入力の後、最初に各行の最小二乗を計算してデータを少し平滑化し、次にJamesが提案したようにパターンをスケーリングおよびストレッチすると、探しているものが得られるはずだと思います。

これを使って株の特定のテクニカルフラグを特定し、売買シグナルを決定する予定です。ある程度これを行うサイトはすでに存在します (ストックフェッチャーなど), でも、もちろん自分でも試して、もっとうまくできるかどうか試してみたいと思います。

Answer 1

問題の 1 つは、パターンの複雑さに応じて、非線形関数を使用したカーブ フィッティングが一部のパターンに対して必ずしも機能するとは限らないことです。より正確な結果を得るには、2次、3次、または他の次数の多項式を使用することもできますが、すべての状況、特に時間の経過とともにデータが急激に変化する場合には機能しません。

正直なところ、合理的で比較的単純な解決策は、履歴データと同じ範囲で発生するようにパターンを「拡大縮小」して「拡張」することだと思います。x 軸には補間を使用し、y 軸には乗算とオフセットを使用できます。その後、各ポイントの二乗差の平均を確認し、それがしきい値よりも低い場合は、一致していると見なすことができます。予測可能な結果を​​達成するには少し調整が必要ですが、回帰に依存せずにあらゆる種類のパターンを定義して、適切に適合した曲線を生成できる優れたアプローチだと思います。本質的には単なる統計の応用です。より包括的なアプローチとして、標準偏差や分散を調べることもできます。

Answer 2

各点で残差（Y差）の合計最小二乗を計算します。これは、あなた（彼らは見てどのように似ている）幾何学的適合性の尺度を与える必要があります。その後、「十分に類似した」のいくつかの許容値を設定することができる必要があります。

http://en.wikipedia.org/wiki/Curve_fittingする

Answer 3

数学は私の強いポイントではありません、しかし、あなたはの相関 を。

2つのデータセット間の相関値を計算し、相関がある値（0.8？）より大きい場合、同様のセットを考える十分

Answer 4

または多分デリバティブを見て？

理論的には株価の動きは、通常、ドリフト係数を持つブラウン運動としてモデル化されます。 （私は非常に少し知っているが、ここを見を取る）

あなたは何を最後に、求めて私を気にしない場合は、

それはあるかもしれない？

Answer 5

一つの考えは移動時間範囲を変えるの平均値取るかもしれません。（週間毎日、数ヶ月、数年、年、月、毎週、など）となりました移動平均にそれらを比較。

個々の平均値も平均値で連続した項目は、いくつかの正規化された形式（分割などを考慮して0..1から言う）にある場合、あなたはベクトルに連続する要素を比較することができます..あなたに簡単に比較を与えるだろういくつかの範囲epsilon内の他のそれぞれ、および一致の可能性を取得します。

ただ、考えています。

Mathworldは（ http://mathworld.wolfram.com/ の）も、一部が曲線を取る必要があります比較ます。

Answer 6

最小二乗は、あなたがそれを行うことができる最高ではないでしょう。 RANSACアルゴリズムを使用してください。この種のデータは非常に予測不可能であり、多くの場合騒々しいですので、この種のデータを処理します。