以编程方式比较两行(股票模式匹配)
我想要做的是取一个特定的股票模式(定义为一系列x和y坐标)，并将其与历史股票价格进行比较。如果我在历史价格中找到与我所定义的模式相似的东西，我想把它作为匹配返回。
我不知道如何确定两条曲线有多相似。我做了一些研究，你可以找到两条直线的相似性(用线性回归)，但我还没有找到比较两条曲线的好方法。
我现在最好的方法是从我正在观察的历史数据范围中得到几个高低点，找出直线的斜率，并将它们与我试图匹配的斜率进行比较，看看它们是否大致相同。
有更好的主意吗？我很想听他们说！
编辑：，谢谢你的输入！我以前考虑过最小二乘法，但我不知道该怎么做。但是，在我收到输入后，我认为首先计算每一行的最小二乘以平滑一些数据，然后像James建议的那样缩放和拉伸模式，就可以得到我想要的东西。
我计划用它来识别股票中的某些技术标志，以确定买卖信号。已经有一些网站可以在一定程度上做到(如取货人)，但我当然想亲自尝试一下，看看是否还能做得更好。
回答 6
Stack Overflow用户
发布于 2008-12-18 00:30:50
其中一个问题是，使用非线性函数进行曲线拟合并不总是适用于某些模式，这取决于它们的复杂程度。你可以用二次多项式、三次多项式或者其他多项式来得到更精确的结果，但是它并不适用于所有的情况，特别是随着时间的推移，数据发生了任何剧烈的变化。
老实说，我认为一个合理和相对简单的解决方案是“缩放”和“拉伸”您的模式，以便它发生在与历史数据相同的范围内。你可以对x轴和乘法加上y轴的偏移量进行插值.在此之后，只需查看每个点的平方差的平均值，如果这低于阈值，则可以将其视为匹配。它需要一些调整才能达到可预测的结果，但我认为这是一种很好的方法，它应该允许您定义任何类型的模式，而不依赖于回归，生成一个很好的拟合曲线。从本质上说，这只是统计的应用。您还可以查看标准偏差或方差，以获得更全面的方法。
Stack Overflow用户
发布于 2008-12-18 00:38:43
计算每个点上残差(y差)的总最小二乘。这应该给你一个几何拟合的度量(他们看起来有多相似)。然后，您应该能够为“足够相似”设置一些容忍。
请参阅拟合
Stack Overflow用户
发布于 2008-12-18 02:34:30
数学不是我的强项，但是你可能会使用相关性。
计算两个数据集之间的相关值，如果相关性大于某个值(.8?)，则考虑这些集合足够相似。
https://stackoverflow.com/questions/376516
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