Python：檢測燭台數據的測量移動
目標：
我正在尋找是否可以以程式方式檢測燭台數據上的“測量移動”。我使用的價格數據是使用非官方 Python API從 TD Ameritrade 平台成功檢索的。
細節：
對於“向上測量的移動”，這是價格在燭台圖表上同時達到更高低點和更高高點的地方。對於“向下測量的移動”，價格達到較低的高點和較低的低點。
我希望以程式方式檢測的測量移動趨勢線形狀的非常簡化的圖像如下所示：
（左）向上測量的移動，和（右）向下測量的移動：
從“向上測量的移動”可以看出，價格從 A 點向上移動到 B。在 B 點之後，價格下跌到 C 點（這次是比 A“更高的低點”）。最後，價格移動到 D 點，在經過 B 點的價格水平的過程中。對於“向下測量的移動”，可以說完全相反。
在亞馬遜圖表上使用繪製的趨勢線可以看到向上（綠色）和向下（紅色）測量移動的範例（請忽略 5 條水平（ish）回歸線）：
問題：
**Q1。**是否有可以檢測這些測量移動的 Python 庫？
**Q2。**如果沒有可以專門檢測測量移動的庫，是否可以在以下情況下使用諸如trendet （檢測價格數據趨勢）之類的庫：
- 如果檢測到下降趨勢，即
- 隨後是一個沒有達到價格水平高位的上升趨勢，即
- 最後是另一個下降趨勢，價格低於 B 點水平，
然後檢測到向下測量的移動，例如？
**Q3。**同樣，如果沒有庫並且 Trendet 不可行，那麼類似以下邏輯的東西可以工作嗎？例如，
- 如果目前價格繼續低於之前的 X 支蠟燭，
- 然後 X 根蠟燭的價格反轉並上漲，但沒有達到相同的水平，
- 在終於再次墜入另一支 X 蠟燭之前，
然後檢測到“向下測量的移動”？這裡的問題是多少蠟燭合適？
**Q4。**一些圖形辨識可以檢測三角形嗎？我想這個問題的另一個問題是大多數三角形很少有相同的恥辱（這在第二張圖片中很明顯）。
如果有人有任何他們不介意分享的知識，或者可以指出我可以了解一些資源以幫助檢測測量移動的方向，我將不勝感激。
您可以使用分形來辨識高點和低點。您還可以將運動測量為最近極值點的百分比。 在這裡，我展示瞭如何找到分形，在這裡，我測量了百分比運動以檢測趨勢變化。至於三角形，您可以應用相同的分形並將它們用線連接（兩個上，兩個下）。但是，這裡有一個微妙的地方。例如，較低的分形將早於較高的分形，反之亦然。由於市場不是同質的，並且需要不同的時期來尋找分形。
我只能提供稍微過擬合的先驗解決方案：
- 計算 N 個回溯期的斜率並刪除具有低和高標準偏差的那些（如何確定低和高？）
- 您嘗試跟踪的模式有 4 個點，xN。似乎 (x1 - x2) 的斜率 = (x3 - x4)，所以為了辨識合適的模式，您只需要 (x2 - x3)*-1 的斜率 = (x1 - x2 的斜率) 或 (x3 - x4)