模式识别对象与意义的内部概念
股市技术人员有时会使用烛台图来做出交易决策。每个烛台以图形方式同时描绘以下价格：开盘价，收盘价，最高价和最低价。一个有趣的问题是烛台是否可以用于模式识别目的。交易员直接解释图表-应用一种可能涉及行业规范和个人判断的模式识别。但是我的意思是使用系统或算法过程。在更仔细地研究这个问题之前，我首先要详细说明一下烛台的确切结构，或者至少是我所说的卷须烛台。我在烛台图上添加了卷须，以显示价格变化信息。下图为“全绿色”卷须-烛台组合。在这一刻，由于各种特殊情况，根据计数方法可能有505种可能的组合。（如果包括“零变化”烛台，则为506，尽管它没有任何形式。）
对于一般的技术交易者而言，“组合”之类的术语可能没有多大意义，因为它们倾向于使用专有名称。但是，为了使计算机程序能够消化数据，有必要正式地对每个变体进行编码。专有名称并没有真正添加到分析中；但是，每个组合都有一个代码很重要。需要一个编码系统来定义数据何时指示，例如何时出现“ gcc”卷须-烛台组合：gcc是全绿色烛台“ g”；烛台的形状为“ c”形；卷须的类型为“ c”。
一旦定义了本体的预设定义了数据主体如何产生不同的组合，从编程的角度来看，我要克服的最有趣的难题就是使用“反向数据”。为什么要反转数据？好吧，通常在摘要数据时，程序从头（通常位于文件顶部）开始读取到末尾。这意味着使用这种方法可以缓冲过去的数据，但不能缓冲将来的数据。（的确，所有将来的数据都已经是过去的数据；但是我的意思是从读取的角度来看，程序无法知道它尚未读取的内容。）为了使过去的读取数据成为事实，我反转了数据。未来的数据。我在下面提供了图形化的说明，以使其他人摆脱烦人的心理挑战。
在谈到过去和将来的数据时，我要说，就总体目标而言，技术分析有点不寻常。通常，人们会从过去读懂以预测未来：这意味着比较的基础（即模式匹配的事物）是过去。在技??术分析中，由于每个卷须烛台组合都代表一个数据主体，因此很明显比较的基础是一个组合或一系列组合–比简单的数字线性模式更多的是数据对象。算法的设计者应该比一般的统计学家更重视开发工作。
我提供了文件阅读插图，也向那些可能不熟悉编程的人展示了编程中涉及的思维方式与数学不太一样的情况。也许足够详细的程序来处理像素和二进制文件（我稍后将在GUI上执行的那种程序）主要是关于组织，控制和调节过程。编程是利用过程制造其他过程的过程。无论如何，这是我的观点。
下图是针对Trans Canada Pipeline的股票-在我编写的程序中绘制的。请注意框架顶部附近的字符串：rbc + rxc + gec + gcc + gwf。每个元素都是卷须-烛台组合的字符代码。这些代码一起构成了图表右侧的最后5个卷须烛台。在此特定图表的右侧，股票下跌约10美元。然后的问题是，卷须-烛台组合是否可以预测结果。
基于卷须烛台系列，模式匹配系统提供了如下所示的潜在结果-在Excel上呈现。不要太在意y轴上的单位。我要说的是，单元的性质过于详细，无法在此博客中进行详细说明。重要的是，单位为负-表示模式匹配指向较低的价格。
下图显示了股票实际发生的情况。该股大幅下跌，然后在40至50个交易日中小幅回升。某些不同意这种方法的人可能会说，当然，该算法能够确定相关的模式，因为它已经加载了所有过去的数据。这是绝对正确的。但是该算法考虑了每个卷须烛台组合的每个实例，而不仅仅是在价格下跌之前发生的实例。因此，似乎至少在某些情况下，某些组合或一系列组合可以合理地与特定的过去行为相关联。这种联系是否会持续到未来是一个单独的问题。
我想明确地说，模式匹配系统并不总是能很好地工作或以完全相同的方式工作。实际上，它通常无法正常运行。我只是选择了一个很好的例子向数据科学界展示。但是，此博客不是关于我是否有一个本身可以“运行”的系统（即，我可以成为股票交易主），而是关于使用这种类型的模式识别来检查转变的一般想法。市场情绪。卷须烛台组合几乎可以用作一种语言工具，以表征投资者的“感受”。这些感觉是否会反复引起完全相同的行为，在这种情况下，这又是另一个问题，我可能稍后再详细考虑。
我相信，对于投资界的某些群体来说，技术分析有点像占星术，算命或命理。对于数据科学家，这里有一个重要的教训。有一种想法是，相当复杂的规范层次结构可能与现实脱节，这可能会使从业人员感到忙碌。一位占星家可能会说：“当木星和火星在摩ri座并合时，天堂就是在告诉我们。” 对于数据科学家来说，我们可以考虑到与希拉里·克林顿（Hillary Clinton）击败唐纳德·特朗普（Donald Trump）的压倒性胜利有关的预测显示，他们缺乏能力。这里有很多数据。这是分析。这是什么意思。错误。我是说数据科学家有时也应该受到算命先生和命理学家的同样批评。该过程在外部可能看起来很科学，
我怀疑这种嘲笑是由于在烛台图案的含义上施加了外部含义，尤其是在缺乏证据的情况下。过去可用的技术在某种程度上推动了这种外部定义–并且需要创建通用的经验法则来帮助从业人员提供指导。但是如今，随着计算机的普及和许多人具有创建算法的能力，模式的含义可以在内部得到构想。此外，含义不必是通用的。它可以是上下文相关的（例如，针对特定股票并在特朗普时代等历史时期内），而不是针对所有表达为某种自然法则的股票。实际上，除了股票市场之外，技术分析还有潜力使分析更接近人们的叙述。但是，必须将指标更紧密地设计，并由人们来设计。真理的内部观念是如此的后现代主义。然而，公司正是最需要了解这些模式的。
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