설정:
시작일: 지표 계산을 위한 시작 날짜
기간: 예측할 RSI의 기간
클러스터 크기: 바 단위의 클러스터 크기
예측 바 수: 예측할 바의 수
오차 임계값: 클러스터가 고려되는 오차 임계값 (0에서 100)
깊이: 적절한 클러스터를 찾기 위한 깊이 (0-전체 배열)
평균 모드: 발견된 클러스터를 기반으로 한 예측의 평균화 방식 (0-단순 이동 평균, 1-선형 가중 이동 평균)
이 아이디어는 간단합니다. 먼저 pr_period 바의 RSI 이력 값을 가져오고, 예측할 바에 대해 지표 값을 확인합니다. 즉, 지표 값 집합을 얻고 이 집합이 어떤 결과를 가져왔는지를 저장합니다. 그런 다음 지정된 깊이(glubina)에서 배열을 반복하여 과거에 비슷한 상황(오차를 만족하는 경우)이 있었는지, 그리고 그 결과가 어땠는지를 살펴봅니다. 얻어진 결과는 exp 방법을 사용하여 평균화됩니다. 이를 통해 예측 계산이 완료됩니다.
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