주식 챠트 패턴 분석

https://analyzingalpha.com/algorithmic-chart-pattern-detection

https://github.com/CharlesLoo/stock-pattern-recorginition

import numpy as np
from sklearn.metrics import pairwise_distances

def find_similar_patterns(target_pattern, candidate_patterns, threshold):
    # 패턴 간 유사도를 계산하기 위해 유클리드 거리를 활용합니다.
    distances = pairwise_distances(target_pattern, candidate_patterns, metric='euclidean')
    
    # 유사도가 임계값 이하인 패턴을 찾습니다.
    similar_patterns_indices = np.where(distances <= threshold)[1]
    
    return similar_patterns_indices

# 삼성전자 주가 패턴 예시
samsung_pattern = np.array([[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]])

# 유사한 패턴 후보들 예시
candidate_patterns = np.array([
    [1.1, 2.2, 3.3, 4.4, 5.5, 6.6, 7.7, 8.8, 9.9, 10.1],
    [0.9, 2.0, 3.1, 4.3, 5.4, 6.5, 7.6, 8.7, 9.8, 10.0],
    [1.0, 2.1, 3.2, 4.4, 5.5, 6.7, 7.8, 8.9, 9.9, 10.2]
])

# 유사도 임계값 설정
similarity_threshold = 0.5

# 유사한 패턴 찾기
similar_patterns = find_similar_patterns(samsung_pattern, candidate_patterns, similarity_threshold)

print("유사한 패턴 인덱스:", similar_patterns)

주식 챠트 패턴 분석

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관련 링크[편집]