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estadoC.m
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classdef estadoC < handle
properties
varEstado;
nEstado;
discr; % Número da discretização
end
methods
function obj = estadoC(finData)
obj.discr = 22;
%% Coleta Informacoes
%%% IMPORTANTE: range de ~ 0-100
[~, ~, ~, norm] = bollingerb(finData, 20);
% [kv, dv, slow] = stochastic(finData, 12, 3);
% [~, ~, ~] = adx(finData);
% obvVec = obv(finData);
% nhnlVec = nhnl(finData);
[adx,~,~] = calcDMI(finData);
[trend,~,~] = hilo(finData,7);
%% Gera Vetor de Estado (Com Normalizacao)
obj.varEstado(1,:) = norm;
obj.varEstado(2,:) = adx;
obj.varEstado(3,:) = trend;
obj.nEstado = 3;
discrete(obj);
end
function obj = discrete(obj)
% Pega o range das entradas
range = [0 100];
% é o espaço de discretização dentro do range
delta = range(2)/(obj.discr-2);
% Cria o vetor para guardar os estados discretizados
s = zeros(size(obj.varEstado));
for k = 1:size(s,2) % tempo
for i = 1:size(s,1)-1 % entrada
% Será 1 tudo que ficar abaixo do Range(1)
limite = range(1);
for j = 1:obj.discr
% se o valor é menor que um limite ou é maior que
% todos
if (obj.varEstado(i,k) <= limite) || (j == obj.discr)
s(i,k) = j;
% encontrou o número do estado, passa pro prox
break
end
% Não encontrou o n. do estado, soma delta
limite = limite+delta;
end
end
i=3;
s(i,k) = (obj.varEstado(i,k) > 0)+1;
end
% Atribui o vetor discretizado ao varEstado
obj.varEstado = s;
end
function vec = getEstado(obj, N)
vec = obj.varEstado(:, N);
end
function N = getN(obj)
N = [obj.nEstado obj.discr];
end
end
methods(Static)
end
end