如何编写一个复杂的指标计算，在其计算中需要上一期间的值？
How to program a convoluted Indicator calculations, that requires the previous period value in its calculation?
如果我们以Accumulation/Distribution指标为例。
Investopedia 将步骤列为：
Money Flow Multiplier = [(close - low) - (high - close)] /(high - low)
Money Flow Volume = Money Flow Multiplier x volume for the period
Accumulation/Distribution= previous Accumulation/Distribution + current period's Money Flow
第三步是我比较迷惑的地方，没有前面的A/D怎么算A/D，需要前面的A/D等等。。 .
还有其他类似的指标需要指标本身进行计算。那么它是怎么做到的呢？
对此有一个通用的软件方法：
你的案例有一个简单的卷积，深度仅为 1。有一些更深层次的卷积指标，按照同样的原理，只是更深一点。
解决方案：
找到一个所谓的 "neutral" 值，微积分依赖于该值并将其注入 "missing" 时间步长。
- 对于 PriceDOMAIN 指标，如移动平均线，这可以是第一个可用柱的
Close 价格，它被复制 "period"-时光倒流
- 对于乘法和指数指标，可以是
1
- 对于加法指标，可以是
0
如果中性值在代数上是正确的，或者在稍长一点的时间内，当替代值是 "just approximations" 时，所有玩具都会在接下来的 "period" 时间步内与公允值对齐。根据最近的指标输出，前者和后者的情况通常都会及时回溯，从而扭曲未来的指标值，并以某种方式打扰当前决策的实际流程。
如果我们以Accumulation/Distribution指标为例。
Investopedia 将步骤列为：
Money Flow Multiplier = [(close - low) - (high - close)] /(high - low)
Money Flow Volume = Money Flow Multiplier x volume for the period
Accumulation/Distribution= previous Accumulation/Distribution + current period's Money Flow
第三步是我比较迷惑的地方，没有前面的A/D怎么算A/D，需要前面的A/D等等。。 .
还有其他类似的指标需要指标本身进行计算。那么它是怎么做到的呢？
对此有一个通用的软件方法：
你的案例有一个简单的卷积，深度仅为 1。有一些更深层次的卷积指标，按照同样的原理，只是更深一点。
解决方案：
找到一个所谓的 "neutral" 值，微积分依赖于该值并将其注入 "missing" 时间步长。
- 对于 PriceDOMAIN 指标，如移动平均线，这可以是第一个可用柱的
Close价格，它被复制 "period"-时光倒流 - 对于乘法和指数指标，可以是
1 - 对于加法指标，可以是
0
如果中性值在代数上是正确的，或者在稍长一点的时间内，当替代值是 "just approximations" 时，所有玩具都会在接下来的 "period" 时间步内与公允值对齐。根据最近的指标输出，前者和后者的情况通常都会及时回溯，从而扭曲未来的指标值，并以某种方式打扰当前决策的实际流程。