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第3种情况是CLOSE在HIGH与LOW之上，这是一种“下跌”的态势，如图18-15所示。
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图18-15 CLOSE在HIGH与LOW之上
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通过滑动窗口把这3种情况在每一分钟“向后看”的过程中都找出来。在这里，为了给出一个相对清晰的分类，把态势分成了7种，分别是涨幅超过40个点（RISE3）、涨幅超过20个点（RISE2）、涨幅超过10个点（RISE1）、涨跌幅度在10个点以内（NONE）、跌幅超过10个点（FALL1）、跌幅超过20个点（FALL2）和跌幅超过40个点（FALL3）。
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调用这个Python文件，把内容输出到一个名为slidewindow.csv的文件中去。
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python slidewindow.py＞slidewindow.csv
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下载文件，如图18-16所示。
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图18-16 sIidewindow.csv文件内容
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第1个字段是当前时间；第2个字段是未来60分钟内的高点减去当前这一分钟收盘价的值，也就是涨幅；第3个字段是当前这一分钟的收盘价的值减去未来60分钟内的低点值；第4个字段是第2个字段值和第3个字段值的商，这个值可以粗略地分为正值较大（如图18-17所示）、正值较小（如图18-18所示）、负值较大（如图18-19所示）和负值较小（如图18-20所示）4种情况。
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图18-17 正值较大 图18-18 正值较小 图18-19 负值较大 图18-20 负值较小 从形态上来看，我们肯定希望找到那些涨势/跌势明显的点。正值很大，表示明显的涨势；正值为1以内非常小的值，表示非常明显的跌势。在负值较小的情况下越接近1，说明涨势越明显；在负值较大的情况下越接近1（最大就是1），说明跌势越明显。正值且接近1的情况就不太好了，说明涨跌幅度相近，这非常不利于交易。所以，显然是幅度越大且涨跌态势越明确（不震荡）的情形是最好的下单入场点。
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通过分析这个文件就会发现，只有正值较大和正值较小两种情况，也就是说，CLOSE一直都在HIGH和LOW之间。这种情况下就要看波动向哪边偏斜了，那些偏斜大的是我们比较喜欢的。在1小时内升幅最大的是386个点，跌幅最大的是266个点。我们试着找出那些波动幅度明显属于向高方向偏斜的（这里可以考虑大于1.5的），以及波动幅度明显属于向低方向偏斜的（这里可以考虑小于0.66的），看看数量分别有多少。
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建立一个临时表SLIDEWINDOW。
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CREATE TABLE SLIDEWINDOW( DT DATETIME, RISE_PIP DECIMAL(10,4), FALL_PIP DECIMAL(10,4), PROPORTION DECIMAL(10,4));
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将分析结果插入这个临时表，编写Python文件slidewindow_insert.py。
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#!/usr/bin/pythonimport os,sys,MySQLdb try: db=MySQLdb.connect(host=‘localhost’, user=‘root’, passwd=‘111111’, db=‘FOREX’) cursor=db.cursor() counter=0 cursor.execute(‘USE FOREX;’) sql=‘SELECT * FROM EURUSD_1M’ cursor.execute(sql); result=cursor.fetchall() for i in range(0, cursor.rowcount): startdt=str(result[i][0]) startpip=str(result[i][4]) cursor1=db.cursor() cursor1.execute(‘USE FOREX;’) sql1=‘INSERT INTO SLIDEWINDOW SELECT DT, MAX(HIGH)-‘ + startpip + ‘ AS RISE_PIP, ‘ + startpip + ‘-MIN(LOW)AS FALL_PIP, CASE WHEN ‘+ startpip + ‘＜＞MIN(LOW)THEN(MAX(HIGH)-‘ + startpip + ‘)/(‘ + startpip + ‘-MIN(LOW))ELSE(MAX(HIGH)-‘ + startpip + ‘)/0.0001 END FROM EURUSD_1M WHERE DT BETWEEN ”’ + startdt + ’” AND DATE_ADD(”’ + startdt + ’”, INTERVAL 60 MINUTE)’ cursor1.execute(sql1) if i%2000==0: db.commit() db.commit()except MySQLdb.Error,e: print “Error %s” %(str(e.args[0])+’:’+str(e.args[1])) exit(1)cursor1.close()cursor.close()db.close()
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使用SQL语句，计算涨幅与跌幅波动比大于1.5且涨幅大于10个点的分钟数。
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SELECT COUNT(*)FROM SLIDEWINDOWWHERE PROPORTION＞=1.5 AND RISE_PIP＞=0.0010;
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共找到1606759分钟的数据，占5447760分钟记录的29.5％，说起来不算太差。在这种情况下，理论上有超过的时间可以下单买涨。
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下面计算一下涨幅与跌幅波动比小于0.66且跌幅大于10个点的分钟数。
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SELECT COUNT(*)FROM SLIDEWINDOWWHERE PROPORTION＜=0.66 AND FALL_PIP＞=0.0010;
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共找到1576827分钟的数据，占5447760分钟记录的28.9％，与涨势的情况相差无几。