算法指标研究成果
基于历史数据的技术可视化演示，不含任何投资导向
非线性自适应通道系统
基于分形几何原理，自适应拟合非线性数据波动，动态识别趋势特征。
*仅为技术算法演示，不构成投资建议
数据分布离散度模型
统计学分布特征识别，量化数据偏离幅度。
*仅为技术算法演示，不构成投资建议
智能形态特征识别引擎
基于高维向量的模式匹配与相似度计算。
*仅为技术算法演示，不构成投资建议
基于分形几何原理，实时计算时间序列的复杂维度。系统能动态调整对市场波动的敏感系数，在数据混沌期自动过滤噪音，在有序趋势期保持跟随，实现对非线性数据的自适应拟合。
利用统计学原理量化当前数据点偏离历史均值的幅度，构建数据的概率密度分布模型。通过分析数据的离散程度，识别市场定价在统计学层面上的极值分布特征。
采用多重平滑算法提取历史行情的高维特征向量，建立特征数据库。通过智能模式匹配算法，计算当前数据结构与历史形态的相似度，量化评估当前市场模式的演化概率。
输入合规标的代码+周期，一键生成技术指标图表
基于分形几何原理，自适应拟合非线性数据波动，动态识别趋势特征。
统计学分布特征识别，量化数据偏离幅度。
基于高维向量的模式匹配与相似度计算。
底层算法逻辑解析
欢迎对算法研究、时序数据、模式识别感兴趣的朋友交流探讨。
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