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  • 2020-02-03 11:29:43

    如何自动判断高低点,并在高低点自动获取k线数据,根据k线数据画出矩形作为支撑阻力区域,等待调用

    我想实现EA自动判断趋势,画出支撑阻力,要看哪本书?或者哪位大神有相关教程请留言,

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  • 有效性高的支撑阻力线判断标准

    千次阅读 2019-01-12 11:45:56
    支撑和阻力位是技术分析判断该价格位置是否具有重要的参考价值,它的表现形式主要是水平线和趋势线。 那么判断水平线和趋势线具有强支撑阻力的标准是什么? 参考标准:价格在一定的时间周期内运行至这根水平线或...

    支撑和阻力位是技术分析判断该价格位置是否具有重要的参考价值,它的表现形式主要是水平线和趋势线。

    那么判断水平线和趋势线具有强支撑阻力的标准是什么?

    参考标准:价格在一定的时间周期内运行至这根水平线或趋势线受到明显的阻力/支撑作用,一般3次或以上,才认定这价位具有重要的支撑阻力参考价值。

    有效性高的支撑阻力线对于我们的交易有什么意义?

    有价值的支撑和阻力线可以指导我们进行开/平仓、止损、止盈,制定好的交易计划。例如假设出现有效性高的强支撑阻力水平线和趋势线,当价格向上突破,意味多头行情的启动,我们则考虑突破做多策略,向下突破则考虑做空策略;在相对的高位或低位的时候,出现价格多次测试失败的强阻力支撑位,则可以考虑反向交易策略。

                                                                           突破有效性交易策略图解

                                                                             强支撑阻力测试失败策略交易图解

    实战案例图解分析:

                                                                                  收敛三角形分析

                                                                       头肩底颈线有效性分析

                                                                            通道趋势线有效性分析

                                                                       上升三角形有效性分析

                                                                                    多重顶水平线分析

                                                                                      密集区阻力分析

     

                                                                              水平线支撑阻力转换分析

    结语:

    判断水平线和趋势线的有效性是我们进行突破交易策略或反向操作策略的重要前提,而判断水平线和趋势线的有效性唯一标准就是价格越多测试其有效性越高。

    任何形态理论都是由水平线和趋势线组成,分析形态交易,重点剖析组成线的支撑和阻力的有效性。

    有效性高的支撑或阻力价位取点,道氏点(波峰、波谷)和价格密集区是重要参考点位。

    来源:鸿鹄日记     作者:Max-zh   

    Tags:| 外汇交易 | 道氏理论 | 技术分析 | 交易策略 | K线形态 | 支撑阻力位 | 股票成交量 |

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  • 3D打印切片软件支撑算法研究

    千次阅读 2019-05-23 09:51:22
    3D打印切片软件支撑算法研究

    3D打印切片软件支撑算法研究

    一、为何需要自动支撑?

    3D打印与传统模具制造方式不同,3D打印是增材制造,将模型整体分割成n层,逐层打印的过程,每一层是基于上一层的基础之上的累加。目前根据设备机构主要分为以下几个大类:FDM,LCD,SLM,SLA,DLP。
    其中:
    FDM也称耗材3d打印,主要材料为pla,abs等,如创想三维、anycubic,目前消费级机型售价大概1500–3000之间,各种变种,如最新比较潜力的“发光字打印机”、以水泥为打印材料,多彩色打印(以磨合为辅助,切片时记录纹理信息)
    LCD为两年前开始出现的机型,属于光固化系列,材料为光敏树脂,精度比FDM高很多,可以打印的很精细,市面低端1500–3000如anycubic,浙江锐辰等,高端的上万元或以上,如Preform,诺瓦智能,金达雷等,目前局限是打印尺寸小,以及分辨率大多数为2k,少部分企业正在尝试4k屏,如能顺利即可解决水波纹、大尺寸等问题,将是一个新的提升
    SLM为金属粉末烧结技术,材料为金属,精度非常高,可打印航空材料,都是有钱的大公司才会研发这样的设备,如先临
    SLA激光束在液态树脂表面勾画出物体形状,层层打印出模型,速度比较慢,但精度较高,成本也较大,大公司sla设备以极光尔沃、大族激光等为主
    DLP和LCD类似,但比LCD精度更高,利用数字光投影技术,目前成本较大,感兴趣的可具体去了解
    为何要支撑?
    3d打印,逐层累加,就无法避免层突变,即悬空打印,上一层无材料的情况下,突变当前层,无支撑时必然会“掉”到工作平台之上,导致打印失败。

    • 1、解决悬空的情况。
    • 2、防止特有的几何面被破坏,故意抬升添加支撑
    • 3、保持横截面变化均匀,受力均匀,以免模型内应力导致模型变形

    二、扫描待支撑的区域

    目前待打印模型多数为stl、obj、3mf等数字化模型文件,都是以三角面片为载体记录模型信息,模型文件的可视化效果如下:

    很多切片软件中对三角面片的边不显示,看起来就为一体,对于用户来讲是透明的,而对于研发人员,三角面片才是数据的重点。 既然待打印模型都是三角面片的集合,应该如何寻找自动支撑的区域呢? 根据模型每个面片、每条边、给个顶点而言,具备局部的集合信息,需要对这些信息进行分析,分类,处理以达到支撑的效果。如典型的FDM,大多数都是基于curaengin为基础,很多人基于后面拓展。cura的支撑算法为,先分层切片,然后在当前层对比前面n层然后求差,得到当前层“超出”下方的部分,即为带支撑的部分,然后直接把支撑结构也进行切片,在打印过程中,一并打印。然而这种算法不适用于LCD类型设备,为何?因为LCD类型设备不可能打印这么多支撑,否则模型表面会全部磨坏,本身高精度的模型表面会稀巴烂。所以目前很多光固化设备的切片软件的自动支撑算法是:检测带支撑区域、然后对支撑区域进行采样支撑。

    自动支撑常规步骤:

    • 1、检测模型的最低点
    • 2、检测模型的最低边
    • 3、检测法向量朝下的悬空面片
    • 4、对悬空面进行分区域处理
    • 5、对每个区域进行xy平面投影
    • 6、用栅格划分投影平面,然后得到栅格交点
    • 7、将交点利用重心坐标映射回模型的面片中
    • 8、将最低点+最低边+采样点组合为最终的支撑点
    • 9、生成支撑结构(如垂直结构、树状结构等)

    检测模型的最低点:

    如上图所示,模型非常复杂,怎么利用模型数据把最低点都检测出来呢?
    如上图所示,Vi 点比邻域内vj点低,那么Vi就是局部最低点
    int vn=mesh.vertexs.size();
    for(int i=0;i<vn;i++)
    {
    	vector<int>neibors=mesh.neibors[i];
    	vec vi=mesh.vertexs[i];
    	int n=neibors.size();
    	bool is_min_p=true;
    	for(int j=0;j<n;j++)
    	{
    		int id=neibors[j];
    		vec vj=mesh.vertexs[id];
    		if(vi[2]>=vj[2])
    		{
    			is_min_p=false;
    			break;
    		}
    	}
    	if(is_min_p)
    	{
    		vertex_list.push_back(vi);
    	}
    }
    
    检测最低边:
    如上图所示,两个面片的公共边,en为边的法向量,由两个面片法向量fn加权平均求得,同时边与水平面的夹角alpha小于给定的阈值如45°,则认为是最低边
    float angle=45*PI/180;
    vec fn0=mesh.facenormal[i];
    vec fn1=mesh.facenormal[j];
    vec en=fn0+fn1;
    normalize(en);
    if(en DOT vec(0,0,1)<0)
    {
    	vec v0=mesh.vertexs[id0];
    	vec v1=mesh.vertexs[id1];
    	vec vp=v0-v1;
    	float l0=len(vp);
    	vp[2]=0;
    	float l1=len(vp);
    	float theta=acos(l1/l0);
    	if(theta<angle)
    	{
    		edges_lists.push_back(eid);
    	}
    }
    
    检测悬空面片
    int fn=mesh.faces.size();
    for(int i=0;i<fn;i++)
    {
    vec fn=mesh.facenormal[i];
    if(fn DOT vec(0,0,1)<0)
    {
    face_lists.push_back(i);
    }
    }
    
    

    分区域:

    set<int>flist;
    set<int>check_flags;
    vector<vector<int>>regionset;
    for(auto item:face_lists)flist.insert(item);
    while(!flist.empty())
    {
    	vector<int>region;
    	queue<int> Q;
    	auto it=flist.begin();
    	Q.push(*it);
    	check_flags.inset(*it);
    	flist.erase(it);
    	while(!Q.empty())
    	{
    		int id=Q.front();
    		Q.pop();
    		region.push_back(id);
    		Face f=mesh.faces[id];
    		for(int i=0;i<3;i++)
    		{
    			int vid=f[i];
    			vector<int>adsf=mesh.adjfaces[vid];
    			for(auto fid:adsf)
    			{
    				auto itf=check_flags.find(fid);
    				if(itf!=check_flags.end())continue;
    				auto itlst=flist.find(fid);
    				if(itlst!=flist.end())
    				{
    					flist.erase(itlsl);
    					Q.push(fid);
    				}
    			}
    		}
         }
         if(region.empty())continue;
         regionset.push_back(region);
    }
    

    采样点重映射回网格

    float step=2;
    int fn=region.size();
    for(int i=0;i<fn;i++)
    {
    	auto f=mesh.faces[i];
    	auto&v0=mesh.vertexs[f[0]];
    	auto&v1=mesh.vertexs[f[1]];
    	auto&v2=mesh.vertexs[f[2]];
    	int minx=min(min(v0[0],v1[0]),v2[0]);
    	int miny=min(min(v0[1],v1[1]),v2[1]);
    	int maxx=max(max(v0[0],v1[0]),v2[0]);
    	int maxy=max(max(v0[1],v1[1]),v2[1]);
    	int xsid=floor((minx-mesh.min[0])/step);
    	int ysid=floor((miny-mesh.min[1])/step);
    	int xeid=floor((maxx-mesh.min[0])/step)+1;
    	int yeid=floor((maxy-mesh.min[1])/step)+1;
    	for(auto n=xsid;n<=xeid;n++)
    		for(auto m=ysid;m<=yeid;m++)
    		{
    			vec v(mesh.min[0]+xsid*step,mesh.min[1]+ysid*step,0);
    			flaot a,b,c;
    			if(Point2DTo3D(v0,v1,v2,v,a,b,c))
    			{
    				vec p=a*v0+b*v1+c*v2;
    				sample_lists.push_back(p);
    			}
    		}
    }
    
    

    三、生成支撑结构

    支撑结构分多种,最常用的就是垂直方式,也有树状结构。垂直结构,比较牢固,但比较耗材,支撑也是成本。树状支撑比较省成本,但算法计算复杂,越往下根越少,趋于稀疏。

    上面两幅图为一样的支撑点数量,生成的垂直支撑和树状支撑。 技巧:悬空区域大时建议用垂直支撑,更加牢固,稳定,若选用树状支撑,适当加粗枝干参数

    四、自动支撑的局限与难点

    • 1、无法根据人为经验判断该处是否添加支撑
    • 2、复杂拓补结构的网格支撑非常困难
    • 3、建立网格拓补关系需要大量的内存消耗,大模型加支撑非常吃力,并导致渲染系统卡顿
    • 4、复杂模型的支撑碰撞检测相当繁琐
    • 5、支撑密度根据不同类型模型控制较为繁琐,需要不断测试,并无最合适的密度参数
    • 6、栅格采样法,会错过很多细小的特征,step跨度越大,错过概率越大,导致有些模型恰好都错过面片,支撑失败。后续升级为更好的支撑算法,支撑效果更理想。
    展开全文
  • 凸包凸包如何判断X是否极点遍历所有X是否在某个三角形内To-Left 测试判断点是否在三角形内部To-Left Test判断是否为极点code 【学习笔记 计算几何】邓俊辉 凸包 形象的解释,就是在桌面上钉上很多钉子,如果用...

    【学习笔记 计算几何】邓俊辉

    凸包

    形象的解释,就是在桌面上钉上很多钉子,如果用橡皮筋将所有钉子在外围包起来,那么这个橡皮筋的围成的就是一个凸包。
    支撑住橡皮筋的钉子叫做极点。
    如下图所示,1 2 7 8 5 3就是极点。
    在这里插入图片描述

    如何判断X是否极点

    遍历所有点X是否在某个三角形内

    如果点在某个三角形内部,则这个点一定没有起到支撑作用,如果某个点始终找不到这样的一个三角形,即由其他三个点构成的三角形将其包含在内,则该点必为极点。
    【方法一】
    遍历所有三角形,判断其他店是否是极点,若不是极点则标注False。
    遍历完所有三角形最后仍未标记的点为极点。

    To-Left 测试判断点是否在三角形内部

    【To-Left Test】
    通过To-Left Test来判断该点X是否在某个三角形的内部
    即逆时针遍历三角形的三条边,如果点X始终在这三条边所在的有向直线【逆时针方向】的左边。那么该点在三角形的内部
    【海伦面积】
    是一个有向面积。行列式表示如下图。

    To-Left Test

    在这里插入图片描述

    判断是否为极点code

    在这里插入图片描述

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