Python Pyalgotrade在Dataseries中查找最近的峰值（最小值或最大值）

我正在使用Pyalgotrade（通常与ta lib指标结合使用），但我缺少一个函数来查找数据系列中的局部最大值和最小值

我知道最小和最大函数，但这不是我想要的。 例如。MIN（low，count=5）将给出5条中的最低值，但这不会超出5条值。我正在寻找一个函数，它返回某个时间段内的“局部低点”值，即。E该值低于当天前后两天的值

范例

Series [2,3,2,1,3,4,5,6,6]

MIN(5) -> returns 3, but the lowest value is on the left border of the observed window
          and the day before, the value was even lower!

whatiamlookingfor() -> should return 1, 
                       because it is the last local low over a +/-2 days period

我希望我的意思很清楚。有没有我可能忽略的功能

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为了在数据系列中找到一个低点，我想出了这样的方法

def min_peak(series, interval):
    reference = -1
    left = reference - interval
    while -reference < len(series):
        if min(series[left:]) == min(series[reference:]):
            return min(series[left:])
        reference -= 1
        left -= 1

def最小峰值（系列、间隔）：
引用=-1
左=参考-间隔
而-参考

。。。但是我对这个解决方案不是很满意，因为我认为向后解析序列不是很有效。我认为一些内置的本地运行可能会快得多

亲切问候,

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Ale

我想在这里帮助您感受到我们的共同兴趣（algotrading），尽管我坐在node.js中，我对python不太熟悉，尽管我有一些经验

…无论如何，解决方案非常简单，只需对阵列进行切片。
…感觉到这很容易，我可能是ofc误解了这个问题。如果是这样，请评论，我看看我是否可以更新我的答案来帮助你

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最小值/最大值采用一些参数：

• inReal：数据数组
• startIdx：从何处开始查看
• endIdx：停止查看的位置
• optInTimePeriod：不确定它在此上下文中的作用：/

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Idk如果这些都暴露给你了。。？但听起来你应该在这里解决你想做的事情。

PyAlgoTrade有一种方法可以帮助你找到一个名为

bar\u-close\u-to\u-numpy

的ta库，或者更一般地说

value\u-ds\u-to\u-numpy

其中count是你正在回首的条数。将数据系列转换为numpy数组，只需使用

min

和

max

函数即可

from pyalgotrade.talibext.indicator import bar_ds_close_to_numpy

prices_close = bar_ds_close_to_numpy(resampled_bars, count)
highest_price = np.max(prices_close)
lowest_price = np.min(prices_close)

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当然，解决方案很简单，但是在执行过程中，使用优化包或像ta lib这样的外部库通常要快一个数量级。我的希望是，有一些东西我可以重复使用