ちょばいずむ@無限修業

拳で✊ FMC

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3-12-42-144

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eval(f"self._{self.__class__.__name__}__method()")
みたいなの書いてる時が一番楽しい

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close_dataという仮引数名でohlcを受け取ってるのはギルティ

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おっ、名前からして便利そうな関数があるじゃん！とりあえず使ってみよ
→エラー！エラー！エラー！
引数の型が💩or返り値の型が💩or仮引数名が💩

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from datetime import datetime, date, time, timedelta
mins=30
for i in range(1, int(1440/mins)): print((datetime.combine(https://t.co/2Z5sPGPkr8(), time()) + timedelta(minutes=mins*i)).strftime("%H:%M"))

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Pythonの時刻操作めんどくせぇ😩

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scheduleでスマートに書くためにひたすらglobal宣言マンになった🙄

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ccxt、マイナーバージョンアップでしれっとapiをv2に変えてくるのやめーや.....

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math.round(x)の不安定感👎👎👎
math.floor(x+0.5)の安定感👍👍👍

っぱ高1数学に感謝

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returnの書き忘れで2時間溶かした顔
最後の評価式返してくれる気遣いしてくれたっていいのよ...

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このような評価式を用いればチャート画面のアスペクト比等に依存しないラインの角度（ここでは切卡としている）の定量的分析が可能。

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直線AB切卡条件 :=
[ロウソク足全長の21平均] * | [2点A,B間の値幅] | / [2点A,B間のロウソク足本数] > 25
// 25はマジックナンバー

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スーパーでフライドチキンみて、胃もたれしそうだなぁ〜って寿司に逃げてしまうお年頃ですわ👴🍵

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AならばC(本来の厳密な定義)
BならばほとんどC(BはCであるための擬似条件)
のときに、AではなくBを利用するとロジック・実装を減らせることが多い。
既にBを利用していれば、追加のロジック・実装が一切必要なくなるというのは単純化するうえで最大のメリットだ。

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注目している時間足の1/2x以内のスケールで補助足(>下位足)を選んでおいて、鉄板パターンを適用できるようにしておくと機会損失が減らせる。
3mとかは5mの補助足として利用できるし、ヘンテ��な時間足はそのためにあるのかもしれない。

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たとえば揺らぎを上下n%とかにすると、今度はnはいくらが妥当か？という変数nの検証にキリがないのよね。
変数を増やさずに時間軸ごとに固有であるような方法が必要で、これはその一例。

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変数の上下の揺らぎに対するフィッティングを
終値ベース→高値/安値ベースに変換して実現する。
いいソリューションだと思う。

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導出方法（仮）：
v=144*(マーケットの1週間の取引時間（分）) / (60*24*7)
vに最も近いフィボナッチ数がマジックナンバー

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マーケットに固有のマジックナンバーがあるような気がする。インジケーターに��の値を入力すると、幸せになれる。

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白米+発芽玄米+ビタバァレー+マンナンヒカリ
から
白米+発芽玄米+ロウカット玄米+ビタバァレー+オートミール
に進化してしまった😩