IMHO, регулировать узнаваемость паттернов проще, используя следующий подход:

1. Паттерн хранится в виде последовательности приращений логарифмов OHLC для каждой свечи, без указания диапазона. Эта последовательность представляет собой вектор, назовем его Vp.

2. Сравниваемая последовательность свечек аналогичным образом представляется в виде вектора, назовем его Vi.

3. В качестве меры похожести векторов можно взять косинус угла между векторами Vp и Vi (косинусная мера). Результат легко можно выразить в %.

Способ IMHO более удобный, т.к. он не зависит от масштаба и позволяет задать % требуемой «похожести» для сравнения паттернов.

Николай Флёров, например:
1. Берете ряд цен, преобразуете его в ряд разностей логарифмов.
2. По желанию дополняете его объемами, ценами на коррелированные и коинтегрированные активы, фазами Луны, да чем угодно (все в виде приращений логарифмов).
3. Генерируете на основе полученного ряда скользящим окошком обучающую выборку.
4. Натравливаете на нее алгоритм типа SVM или нейронную сеть, добиваетесь нормального качества обучения, делаете перекрестные проверки и тестируете out-of-sample.

…

5. PROFIT

mazurik, подобное ищете?

smart-lab.ru/company/interspread-invest/blog/61220.php

smart-lab.ru/blog/56413.php

smart-lab.ru/blog/18519.php

smart-lab.ru/blog/99276.php

чтобы покупать нужно:
1. снижение ставки рефиннансирования в РФ
2. нефть> 100 $
3. приток денег нерезов
4. рост ВВП РФ!
5. ТА — закрытие 2-х недель подряд, где максимумы выше, минимумы выше предыдущих.

Сергей, да что тут доказывать?
Откройте график Евро или сипы. Включите дневные бары или часовые. Лучше дневные. Поставте ема от 50. И смотрите.
Можете хоть за 10 лет посмотреть. Результат одинаков.

p.s причём странно что мало кто пользует. Ведь в каждой книге по ТА описан этот инструмент.