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package strategy
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import (
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"github.com/shopspring/decimal"
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"math"
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)
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/************** O(1) 滾動標準差：Welford + ring buffer **************/
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// 滾動統計（固定窗寬）：維持 mean 與 M2（平方離差和）
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// 支援「移除最舊樣本」+「新增最新樣本」的 O(1) 更新
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type rollingWelford struct {
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n int // 窗寬
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buf []decimal.Decimal // 環狀緩衝（固定長度 n）
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head int // 下一個覆寫位置（最舊元素位置）
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size int // 當前已填入數量（<= n）
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mean decimal.Decimal // 目前視窗內的平均值
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m2 decimal.Decimal // 目前視窗內的平方離差和（∑(x-mean)^2）
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ready bool // 是否已填滿 n
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}
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func newRollingWelford(n int) *rollingWelford {
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if n <= 0 {
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panic("rollingWelford window must be > 0")
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}
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return &rollingWelford{
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n: n,
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buf: make([]decimal.Decimal, n),
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}
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}
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// add 一個樣本（標準 Welford 加法）
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func (rw *rollingWelford) add(x decimal.Decimal) {
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// n_old = size, n_new = size+1
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nOld := decimal.NewFromInt(int64(rw.size))
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nNew := nOld.Add(decimal.NewFromInt(1))
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delta := x.Sub(rw.mean)
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meanNew := rw.mean.Add(delta.Div(nNew))
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delta2 := x.Sub(meanNew)
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rw.m2 = rw.m2.Add(delta.Mul(delta2))
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rw.mean = meanNew
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if rw.size < rw.n {
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rw.size++
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if rw.size == rw.n {
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rw.ready = true
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}
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}
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}
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// remove 一個樣本（Welford 反向移除公式）
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func (rw *rollingWelford) remove(x decimal.Decimal) {
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if rw.size <= 0 {
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return
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}
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// n_old = size, n_new = size-1
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nOld := decimal.NewFromInt(int64(rw.size))
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nNew := nOld.Sub(decimal.NewFromInt(1))
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if nNew.LessThanOrEqual(decimal.Zero) {
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// 視窗將清空
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rw.size = 0
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rw.mean = decimal.Zero
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rw.m2 = decimal.Zero
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rw.ready = false
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return
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}
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delta := x.Sub(rw.mean) // (x - mean_old)
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meanNew := rw.mean.Sub(delta.Div(nNew)) // mean_new = mean_old - delta / n_new
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// M2_new = M2_old - delta*(x - mean_new)
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rw.m2 = rw.m2.Sub(delta.Mul(x.Sub(meanNew)))
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rw.mean = meanNew
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rw.size--
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rw.ready = rw.size == rw.n // 正常來說 size==n-1，移除後會在 add 後再回到 n
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}
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// push：O(1) 更新（移除最舊 + 新增最新）
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func (rw *rollingWelford) push(x decimal.Decimal) {
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if rw.size == rw.n {
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old := rw.buf[rw.head]
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rw.remove(old)
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}
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rw.buf[rw.head] = x
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rw.head = (rw.head + 1) % rw.n
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rw.add(x)
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}
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// mid() = 平均；std() = sqrt(variance)
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// 這裡採「母體方差」分母 = n（與很多圖表預設一致；如需樣本用 n-1）
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func (rw *rollingWelford) mid() decimal.Decimal { return rw.mean }
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func (rw *rollingWelford) std() decimal.Decimal {
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if !rw.ready || rw.size == 0 {
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return decimal.Zero
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}
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nDec := decimal.NewFromInt(int64(rw.n))
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variance := rw.m2.Div(nDec)
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f, _ := variance.Float64()
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return decimal.NewFromFloat(math.Sqrt(f))
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}
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/************** Boll（Welford 版本） **************/
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type BollW struct {
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rw *rollingWelford
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}
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type BollWOut struct {
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Mid, Upper, Lower, Std decimal.Decimal
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Ready bool
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}
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func NewBollW(n int) *BollW {
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return &BollW{rw: newRollingWelford(n)}
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}
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// Push 輸入收盤價 close 與 k 倍標準差（典型 2.0）
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// 回傳：上下軌、均線、標準差、是否就緒（前 n 根為 false）
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func (b *BollW) Push(close, k decimal.Decimal) BollWOut {
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b.rw.push(close)
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if !b.rw.ready {
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return BollWOut{Ready: false}
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}
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mid := b.rw.mid()
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std := b.rw.std()
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upper := mid.Add(k.Mul(std))
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lower := mid.Sub(k.Mul(std))
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return BollWOut{
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Mid: mid,
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Upper: upper,
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Lower: lower,
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Std: std,
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Ready: true,
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}
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}
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