python - Python 中烛台/OHLC 数据的模板匹配

Question

我正在使用 Python 开发一个应用程序，该应用程序允许用户选择一组烛台并将它们与整个烛台数据库中找到的类似模式进行匹配。

我按照此链接中的第二个教程进行操作，实际上能够执行类似于我想要使用模板匹配执行的操作。

https://opencv-python-tutroals.readthedocs.io/en/latest/py_tutorials/py_imgproc/py_template_matching/py_template_matching.html

模板

要搜索的图像

匹配结果

将不同的模式与模板匹配后，我想显示这些匹配模式发生后出现的蜡烛。重点是查看过去发生的类似模式，以帮助确定现在出现类似模式时可能发生的情况。

显然，编写一个脚本来迭代烛台数据库并生成一堆用于图像模板匹配的图表图像是非常低效的。

是否有类似于图像模板匹配的东西可以用来查找与指定子集相似的烛台图案？

例如。 “查看数据库中最新的 5 根蜡烛，然后查看整个数据库并找到相似的形态以及相似度 %”

我将数据库读入字典，如下所示:

candle_dictionary = {
"opens": [123, 121, 122, 103],
"highs": [126, 131, 122, 133],
"lows": [143, 71, 92, 100],
"closes": [173, 124, 128, 123]
}

因此数据库中最新蜡烛图的收盘价将为 candle_dictionary["closes"][0]，即 173。

Answer 1

super 简单的简短回答:

获取最后 N 个值并将其放入具有 N 个条目的向量中。使用 pyflann 构建数据库并进行搜索。

简短但仍然简单的答案:

取最后 N 根蜡烛并计算连续蜡烛之间的对数 yield logret=log(c[t]/c[t-1])。用 K 个 bin 构建它们的直方图。将其用作 K 维向量。

高级:看看这个存储库和作者引用的论文。 https://github.com/patrickzib/SFA