Как узнать паттерн индекс
Полный гайд по паттернам скинов CS:GO
Редкий паттерн. Если ты интересовался скинами в Counter-Strike: Global Offensive, то точно слышал эту фразу. Но знаешь ли ты, что она значит?
CS.MONEY поможет разобраться в этом вопросе.
Что это такое?
Грубо говоря все скины в вопросе паттерна можно разделить на две больших категории. В одной находятся те, которые выглядят всегда одинаково. Независимо от значения паттерна. К примеру возьмем два AK-47 Asiimov. У одного паттерн — 316, у второго — 656. Эти числа взяты наугад, можно хоть 1 и 999. Все равно разницы не будет. На всех AK-47 Asiimov одинаковый рисунок, отличаются только потертости от износа.
Вторая категория — скины, которые меняются в зависимости от значения паттерна. Если взять снова два «калаша», но теперь Case Hardened, то сразу будет заметна разница! Те же значения, 316 и 656, то у нас будет два разных скина. Первый почти целиком золотой, а второй — с огромным синим пятном над магазином!
Номер паттерна
У каждого скина в игре есть номер паттерна. От 1 до 999. Это значение присваивается скину в момент его «создания». Неважно будь то результат крафта, скин из кейса или послематчевый дроп — номер паттерна игра выберет случайно и присвоит его. Сам номер определяет какая часть изображения-скина будет использоваться.
Номер паттерна невозможно изменить. Использование стикеров, покупка и продажа, обмен и любые другие манипуляции никак на него не повлияют. Повторимся, паттерн разный лишь у некоторых скинов, многие из представленных в игре «шкурок» выглядят одинаково.
Если интересно, есть ли у этого скина паттерны вообще, какие из них редкие и как они выглядят — всю эту информацию можно найти на странице в нашей «вики». Обязательно заглядывай туда!
Редкие паттерны
Из-за того, что паттерн присваивается случайно, некоторые скины имеют более привлекательный рисунок. Самый хайповый пример — blue gem. Так называются скины Case Hardened на которых больше всего синего цвета.
Такие скины могут стоить очень много. Полностью синий Karambit однажды продали за сумму, превышающую 100 000 долларов! Все редкие паттерны имеют коллекционную ценность. Скины с ними намного дороже, а за некоторым ведется настоящая охота.
Кроме Case Hardened, есть и другие скины с редкими паттернами. Иногда разобраться какой редкий, а какой нет — очень сложно. Например, какие паутины на Crimson Web ценятся выше: большие или маленькие? Без опыта сразу и не ответишь.
У нас на сайте есть специальные фильтры, которые позволяют показывать только редкие паттерны, если ты хочешь себе такой или думаешь инвестировать в покупку и начать карьеру успешного трейдера. Кстати, следи за нашими соцсетями. Мы часто там рассказываем об уникальных предметах в игре и у нас в на сайте.
Как искать паттерны в биржевых данных и использовать их в торговле?
Сегодня предлагаю поразмышлять о том, как искать паттерны в биржевых данных и как их использовать для успешной торговли.
Будем получать биржевые данные Forex от одного из брокеров, сохраним в базу данных PostgreSQL и попробуем найти закономерности при помощи алгоритмов машинного обучения.
В статье есть несколько приятных бонусов в виде кода на Python — Вы сможете сами проанализировать любые (почти) биржевые данные (или значения индикаторов), запустить собственного торгового робота и проверить любую торговую стратегию.
Все условия и определения паттернов в статье приведены для примера, вы можете использовать любые критерии.
Что такое паттерн и как его использовать?
Паттерн — это устойчивая, повторяющаяся фигура последовательных биржевых данных, после возникновения которой цена с большой вероятностью изменится в нужную сторону.
Проанализировать статистику, для того, чтобы найти повторяющиеся закономерности — задача не из легких, но если зависимости удается найти, то предсказать движение цены удается достаточно точно. При помощи методов машинного обучения поиск паттернов сводится к выбору наилучшего классификатора — алгоритма, обучающегося на исторических данных и прогнозирующего движение цены с определенной вероятностью.
Такой механизм вполне может стать частью успешной торговой стратегии в совокупности с другими методами анализа рынка.
Подготовка
Описание модели
Самое первое, что нужно описать — собственно, исторические данные.
Создадим класс Candle, который будет хранить информацию о каждой свече:
Описание паттерна будет таким:
Каждой серии данных будет соответствовать результат, в нашем случае, покупка или продажа.
Здесь нужно не забыть, что нас интересует форма. Это значит, просто ценами паттерн описывать не верно, необходима их нормализация. Об этом ниже.
Введем еще два параметра:
Если мы покупаем по цене ask = X, то продать должны по возросшей цене bid > X. И наоборот, если мы продаем по цене bid = Y, то купить должны по цене ask
Как узнать паттерн индекс
This module provides two interfaces (C++ and Guile) for a data abstraction that allows the user to create indexes for subsets of Atoms from the AtomSpace and then submit queries to retrieve subgraphs that matches a given pattern.
NOTE: this is not a wrapper around OpenCog’s PatternMatcher.
Why having a Pattern Index?
The motivation behind this implementation are the applications that use Opencog’s AtomSpace as data container. Such applications usually load a (potentially huge) bunch of pre-processed information into the AtomSpace and then perform some sort of computation using this information (eventually generating more information which is stored back in the AtomSpace)
Using AtomSpace information may be time-expensive specially if the number of atoms involved is huge. So having an index to perform faster lookup of patterns may be essential to allow the algorithms to run in acceptable time.
So this module allows the user to do something like:
Although it’s not the main purpose of this module, Pattern Index have additional algorithms to perform pattern mining in the indexed patterns. Those algorithms follow the methodology described in the documents:
NOTE: this functionality is not a wrapper around OpenCog’s PatternMiner
Additional motivation for the Pattern Index
The Pattern Index internal structure have been designed to allow building the index in the disk (rather in in RAM) and without the need of having an actual AtomSpace in memory.
This is relevant because one would be able to build an index (entirely in the disk) given a huge SCM file which would never fit in RAM. This functionality IS NOT IMPLEMENTED YET but it is an fairly-easy-to-implement new feature.
Once we have this feature we would be able to do fairly fast lookup for patterns in huge datasets in disk.
At the request of the original author, Andre Senna, this repo is being archived. It is said to be a proof-of-concept, but that the code base is no longer relevant for OpenCog usage. Note that Andre Senna does NOT show up in the git log list; the code was apparently developed outside of git, and Andre does not maintain a github ID. Andre wrote 98% of the code here; the individuals whose names do appear in git commits are those who were tasked in integrating, moving and organizing Andre’s code.
This code was buildable and operable at the time it was archived.
There seem to be some interesting ideas in here; interested users are encouraged to steal those ideas and do something useful with them, or alternately even take some of the existing code (subject to license constraints) and re-use it.
Relevant files for potential users (examples and API)
If you plan to use this module you want to take a look at the following files:
Other files (actual implementation of functionalities)
How to use the Pattern Index
Reading the example programs mentioned above are the best way to understand how to use the Pattern Index.