文章 "基于Python与MQL5的特征工程（第三部分）：价格角度（2）——极坐标（Polar Coordinates）法"

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新文章 基于Python与MQL5的特征工程（第三部分）：价格角度（2）——极坐标（Polar Coordinates）法已发布：

在本文中，我们将第二次尝试将任意市场的价格水平变化转化为对应的角度变化。此次，我们选择了比首次尝试更具数学复杂性的方法，而获得的结果表明，这一调整或许是正确的决策。今天，让我们共同探讨如何通过极坐标以有意义的方式计算价格水平变化所形成的角度，无论您分析的是何种市场。

将价格变化转化为角度变化的探索热情未减。正如本系列前文所述，要成功将价格水平变化转化为能代表该变化的角度值，仍需克服诸多挑战。

在社区论坛和帖子中，最常被提及的局限性之一是：此类计算背后缺乏可解释的实际意义。经验丰富的社区成员往往会指出：角度存在于两条直线之间，因此试图通过价格变化计算角度在现实世界中并无实际意义。 

对于希望计算价格变化所形成角度的交易者而言，缺乏现实世界中的可解释性仅是众多待克服的挑战之一。在前文中，我们曾尝试通过替换X轴的时间变量，使生成的角度成为价格水平的比率，从而赋予其一定的解释意义。然而在探索过程中，我们发现经此转换后的数据集极易出现大量“无穷大”值。欲快速回顾前文观察结果的读者，可点击此处查阅相关文章。

在尝试将价格变化转化为对应角度变化时，由于缺乏明确的现实世界意义，相关领域的系统性资料极为有限。 

我们将从全新的角度解决价格到角度的转换问题。本次，我们将采用比首次尝试时更数学严谨且稳健的方法攻克这一难题。熟悉极坐标的读者可直接跳转至“MQL5实战入门”章节，查看这些数学工具在MQL5中的实现方式。 


作者：Gamuchirai Zororo Ndawana

 
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你的建议有一个严重的缺陷。

公式 r=(x^2+y^2)^0.5 只有在 x 和 y 可通约的情况下才有效。也就是说，两个坐标轴上的单位是相同的。

在我们的例子中，x 轴上是时间，y 轴上是点。它们是不可通约的，你无法将秒转换成点。

这就是为什么你得到了一个荒谬的 180 度。也就是说，价格的方向是相反的--从现在到过去。如果你想要角度，可以建立线性回归 y = a*x+b。然后根据 a 的值推导出角度。然后将结果与圆形正态分布进行比较。这会很有趣。

 
Too Chee Ng #:
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谢谢@Too Chee Ng
 
Aleksej Poljakov 线性回归 y = a*x+b。然后将结果与圆形正态分布进行比较。这会很有趣。
感谢@Aleksej Poljakov 的反馈。在这篇文章中，X 轴并不代表时间。x 轴是开盘价的历史值，y 轴是收盘价的历史值。因此，我并不完全理解您为什么说时间是在 x 轴上实现的。

不过，我并没有否定您的观点，应用数学是一个广阔的领域，我愿意与您进行讨论。

您提出的从 a 值推导角度的解决方案相当有趣，我很乐意听到您更多的意见。

。

Gamu。
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