Программа представляет собой приложение JavaScript, которое вызывает API данных об акциях и проверяет наличие модели нисходящего треугольника, используя исторические данные для данного символа акции. Сначала программа отправляет запрос GET к API данных об акциях и извлекает исторические данные об акциях. Затем он вычисляет нижнюю линию тренда и верхнюю линию тренда акции, анализируя низкие и высокие цены соответственно, и использует алгоритм линейной регрессии для получения наклона и точки пересечения линии тренда. Наконец, он проверяет, больше ли наклон нижней линии тренда, чем наклон верхней линии тренда, и точка пересечения нижней линии тренда больше, чем точка пересечения верхней линии тренда, что указывает на паттерн нисходящего треугольника. Если паттерн обнаружен, он печатает сообщение «Для [символа акции] обнаружен нисходящий треугольный паттерн», в противном случае печатается «Для [фондового символа] нисходящий треугольный паттерн не обнаружен». Он также обрабатывает ошибки, которые могут возникнуть во время процесса.

Javascript-код:

const axios = require('axios');
async function checkForDescendingTriangle(stockSymbol) {
  try {
    // Call stock data API and get historical data for the stock
    const response = await axios.get(`https://stockdataapi.com/${stockSymbol}/history`);
    const data = response.data;
// Calculate the trendlines for the stock
    const lowerTrendline = calculateLowerTrendline(data);
    const upperTrendline = calculateUpperTrendline(data);    // Check for descending triangle pattern
    if (lowerTrendline.slope > upperTrendline.slope && lowerTrendline.intercept > upperTrendline.intercept) {
      console.log(`Descending triangle pattern detected for ${stockSymbol}`);
    } else {
      console.log(`No descending triangle pattern detected for ${stockSymbol}`);
    }
  } catch (error) {
    console.log(`Error: ${error.message}`);
  }
}
// Function to calculate upper trendline
function calculateUpperTrendline(data) {
  // Create arrays to store x and y values
  const xValues = [];
  const yValues = [];

  // Iterate through the data and add x and y values to the arrays
  data.forEach(point => {
    xValues.push(point.date);
    yValues.push(point.high);
  });

  // Use linear regression to calculate the trendline
  const regression = leastSquares(xValues, yValues);
  
  // Return the slope and intercept of the trendline
  return {
    slope: regression.a,
    intercept: regression.b
  };
}
// Function to calculate lower trendline
function calculateLowerTrendline(data) {
  // Create arrays to store x and y values
  const xValues = [];
  const yValues = [];
  // Iterate through the data and add x and y values to the arrays
  data.forEach(point => {
    xValues.push(point.date);
    yValues.push(point.low);
  });
  // Use linear regression to calculate the trendline
  const regression = leastSquares(xValues, yValues);
  
  // Return the slope and intercept of the trendline
  return {
    slope: regression.a,
    intercept: regression.b
  };
}
// Call the function
checkForDescendingTriangle('AAPL');

Этот код использует библиотеку axios для выполнения запроса GET к API данных об акциях и извлечения исторических данных для заданного символа акции (в данном примере — «AAPL» для Apple Inc.). Затем он вычисляет линии тренда для акций, используя функции «calculateLowerTrendline» и «calculateUpperTrendline». Наконец, он проверяет, больше ли наклон нижней линии тренда, чем наклон верхней линии тренда, и точка пересечения нижней линии тренда больше, чем точка пересечения верхней линии тренда, что указывает на паттерн нисходящего треугольника.

Важно отметить, что это базовый пример, и вам, вероятно, потребуется настроить код для обработки любых отсутствующих данных или данных, которые могут быть не в том формате, который вы ожидаете.

Произведите революцию в своем писательском процессе с помощью программного обеспечения для копирайтинга на базе искусственного интеллекта, которому доверяют более 4 000 000 пользователей, которое поможет вам создавать высококачественный контент быстрее и эффективнее, чем когда-либо прежде. Подробнее здесь.

И вот оно! Большое спасибо за упорство до конца этой статьи! Надеюсь, вы нашли это полезным. Вы можете следить за мной на Medium.

Если вам понравилась эта статья, не забудьте похлопать в ладоши (совет для профессионалов: это бесплатно).