数列密度

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我提议讨论在已知数字的情况下寻找这些数字密度的算法和方法。

例如，有10个数字--你如何找到相对于可用数字来说密度更大的数字范围？

NO.P./P.数量
1 3
2 5
3 6
4 7
5 8
6 23
7 27
8 34
9 36
10 55

我稍后会发表我的想法，但与此同时，我想听听你的想法。

 

我的算法。

1.找出数字之间的差异--这只是它们之间的接近程度。

2.如果这个数字小于从第1项得到的deltas的平均值，则-1，如果不是-0。

3.如果第2步的值是1，那么就把这个值加到前面的总数上，如果不是-0。

4.从第3项中找出最大值。

5.定义范围--从第4项中找出数值，并从第3项中找出数值为零的数字，然后将找到的数字增加1。

通过这种方式，我们可以得到相对于其他数字而言密度最大的数字范围。

NO.P./P.数量三角洲紧密性值接连不断地接近最大稠密
1 3 4 3
2 5 2 1 1 5
3 6 1 1 2 6
4 7 1 1 3 7
5 8 1 1 4 8
6 23 15 0 0
7 27 4 1 1
8 34 7 0 0
9 36 2 1 1
10 55 19 0 0


然而，根据这种方法，可能会出现同等密度的区域

NO.P./P.数量三角洲接近值接连不断地接近最大稠密
1 11 2
2 12 1 1 1
3 18 6 0 0 18
4 21 3 1 1 21
5 22 1 1 2 22
6 28 6 0 0
7 36 8 0 0 36
8 37 1 1 1 37
9 39 2 1 2 39
10 55 16 0 0

欢迎大家提出批评意见和想法。

 
有趣的话题，没有什么可提供的，但我会继续关注）。
 

纠正了第一篇文章--在计算表格时，第一行被考虑在内--没有必要这样做，因为我们要找的是delta，它出现在第二个数字中。事实上，找到第二列中的delta，我们就能发现第一个数字与第二个数字的接近程度。鉴于上述情况，我想提请注意这样一个事实："密集 "列（数字）得到的是序列中的第一个数字（在 "一行中的接近度 "列中的值为0），即在 "最大 "列中的数字对，所以实际数字数总是多一个。

我为什么要费心计算呢--我有一个关于阻力云密度的理论，根据这个理论，可能的阻力位积累得越密集，市场反转的可能性就越大。也就是说，这个理论适用于在考虑到市场动态的情况下确定支撑位和阻力位，因此，从理论上讲，它应该有助于以更高的概率确定进入和退出点 - 我计划用它来确定获利 点。

 

如果有几个群组，一个方法是用公式（群组中的最大数字-群组中的最小数字）/（群组中的数字数）来确定该群组的密度。数值越小，数字之间就越密集。

NO.P./P.数量三角洲更紧密的价值接连不断的接近最大稠密密度
1 11 2
2 12 1 1 1
3 18 6 0 0 18 1,33
4 21 3 1 1 21
5 22 1 1 2 22
6 28 6 0 0
7 36 8 0 0 36 1,00
8 37 1 1 1 37
9 39 2 1 2 39
10 55 16 0 0
 
-Aleks-:
以任何市场概况指标为例，看看它是如何计算水平上的价格密度的，像这个指标，它也会计算成交量。

如果你在谷歌上搜索 "Market Profile MT5 - tradeliakeapro"，会有一个旧的，但可能是实时的版本。

 
Andy Sanders:
以任何市场概况指标为例，看看它是如何计算水平上的价格密度的，像这个指标，它也会计算成交量。

如果你在谷歌上搜索 "MT5市场概况 - tradeliakeapro"，可以找到一个旧的但可能是实时的版本。

市场概况是在一个范围内反复出现的价格命中数--这个范围是用手设定的（步骤），然后将总的条数 简单地分配给组。我说的是定义一个范围--一个不同的任务。

 

任务交付不足。试图从第二个帖子的算法中找出目标，但在其中。

"2.如果这个数字小于从第1项得到的deltas的平均值，那么-1，如果不是-0。

3.如果第2步的数值是1，那么就把这个数值加到前面的总数上，如果不是-0。"

第2项的结果可能只有0和-1，而第3项需要+1。

寻找集群的问题通常被称为聚类。如果你按一些特征搜索集群，它们可能会很困难：例如，把尺寸和颜色接近的男袜堆在一起。在你的案例中，有一个单一的特征，我想只要设置一个单值聚类条件就可以了，算法也很容易找到。例子：找到最大的一组水平，它的扩展将导致较低的密度值，通过公式某某计算。例如，公式是：密度=该组中的级别数除以它所覆盖的课程范围的长度（即使这个最简单的公式在一个级别的组上也会失效）。还有一个问题：如果同一水平在历史上出现过几次，要计算多少次。

在概率论中也有一个类似物--分布模式。如果分布是单模态的，即概率密度 正好有一个最大值，就很容易找到。但你需要一个标准，在宽度方面选择合适的区域。

 
当原始行低于平均水平时，最长的一段。
 
Vladimir:

任务交付不足。试图从第二个帖子的算法中找出目标，但在其中。

"2.如果这个数字小于从第1项得到的deltas的平均值，那么-1，如果不是-0。

3.如果第2步的数值是1，那么就把这个数值加到前面的总数上，如果不是-0。"

在这里，"-"号是作为破折号使用的，而不是作为减号。以下是Excel中的公式（考虑到左上角的表格插入的坐标）。

1. =B3-B2

2. =if(cf($c$3:$c$11)>c3;1;0)

3. =if(d3=0;0;e2+d3)

4. =max(e2:e11)

5.还没有公式--我们用视觉来定义它。

6. =(g6-g2)/(f2+1)

第六个公式是半自动的--一个系列的最大数和最小数需要根据需要进行修正，此外我认为不计算被除数的整数之差，而是计算delta之和并除以对数，会更加正确。公式为=SUM(C3:C6)/F2

例子1

P./P.数量三角洲接近值靠近一排的人最大稠密密度密度V2
1 3 4 3 1,00 1,25
2 5 2 1 1 5
3 6 1 1 2 6
4 7 1 1 3 7
5 8 1 1 4 8
6 23 15 0 0
7 27 4 1 1
8 34 7 0 0
9 36 2 1 1
10 55 19 0 0

例2

NO.P./P.数量三角洲接近值接连不断地接近最大稠密密度密度V2
1 11 2
2 12 1 1 1
3 18 6 0 0 18 1,33 2,00
4 21 3 1 1 21
5 22 1 1 2 22
6 28 6 0 0
7 36 8 0 0 36 1,00 1,50
8 37 1 1 1 37
9 39 2 1 2 39
10 55 16 0 0
 
Vladimir:

寻找聚类的任务通常被称为聚类。如果你同时根据一些特征来搜索集群，它们可能会很棘手：例如，把尺寸和颜色接近的男袜堆在一起。在你的案例中，有一个单一的特征，我想只要设置一个单值聚类条件就可以了，算法也很容易找到。例子：找到最大的一组水平，它的扩大将导致由公式某某计算的密度值的减少。例如，公式是：密度=组中的级别数除以它所涵盖的课程范围的长度（即使这个最简单的公式在一个级别的组上也会失效）。还有一个问题：如果同一水平在历史上出现过几次，要计算多少次。

在概率论中也有一个类似物--分布模式。如果分布是单模态的，即概率密度 正好有一个最大值，就很容易找到。但我需要一个标准，按其宽度挑出所需的区域。

谢谢你的关注。如果你能在实践中看到知识的效果，理论上的摘录是很有用的--我给了原始数据，显示了什么结果，如果你能在excel中用公式和解释进行计算，并显示结果，我将非常感激。有搜索袜子的任务在这里不适用，因为有一个搜索类似的功能，而我们在事先这个功能是不知道的。如何在这里应用这个模块我不明白，但话说回来，如果我理解正确的话--你需要自己指定进入组的范围，就可以消除这个问题。

回答 "还有一个问题：如果同一级别在历史上出现不止一次，要计算多少次"，如果我理解正确的话，问题是如果数字序列重复，如何是--乍一看，它们之间的delta将是零，这是高密度的标志，不应该破坏上述算法。

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