지원 및 저항 채널

마지막 업데이트: 2022년 6월 21일 | 0개 댓글
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이 함수는 마지막 거래 가격의 배열을 취하고 각각지지 및 저항 수준 목록을 반환합니다. n은 스캔 할 항목 수입니다.

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포항테크노파크에 따르면 에이치엠티는 이로써 단일 품목으로 2분기만에 30억원 이상의 매출을 달성했으며 이 시스템의 확대 적용을 통해 내년에는 100억원의 매출을 목표로 삼고 있다.

정밀계측제어분야 전문기업인 (주)에이치엠티가 개발에 성공한 MLCC 절연저항 측정기 시스템은 MLCC의 절연저항 측정 및 충전, 방전을 제어하는 측정시스템으로, 채널별 절연저항 측정카드, 충전용 카드, 방전용 카드는 채널 확장 및 조합이 용이한 착탈식 슬롯 타입으로 제작이 가능하다. 또한 각 카드별 주소 지정을 통해 제어용 PC에서 채널별 절연 저항 측정 및 충전, 방전의 제반 조건 설정이 가능하도록 개발했다.

에이치엠티는 올해 포항TP 기술이전센터를 통해 포스텍에서 `고정밀도 전원장치용 디지털 제어설계기술`을 기술이전 받아 기술의 완성도를 높이면서 포항공대가속기연구소의 소용량 MPS개발기업으로 선정됐다.

에이치엠티는 MPS 부분에서만 이미 10억원이상의 매출을 달성했으며 이러한 정밀 기술을 토대로 신재생 에너지(태양광, 풍력, 연료전지)인버터 개발을 진행하고 있어 포항의 첨단산업 발전에 크게 기여할 것으로 기대된다. 에이치엠티는 창립때부터 (재)포항테크노파크에 입주하여 신기술보육사업, 기술사업화 촉진지원사업 및 기술이전등의 다양한 기업지원 프로그램을 통해, 창업 3년만에 급속한 매출 증가 및 사업성을 확보하게 됐다.

한편 MLCC는 전자기기에 많이 사용되는 수동부품중의 하나인 콘덴서의 일종으로 반도체와 디지털로 대변되는 현대의 전자기기에서는 매우 중요한 부품이다. 최근 MLCC 시장은 휴대폰 및 LCD TV 시장의 성장에 따라 급속도로 확장하고 있다.

ML series 모듈형 온도컨트롤러 - 샘플링 주기 50 ㎳
- 릴레이 / SSR / SCR 출력
- 이벤트 출력 8점 유닛
- 최대 32대(ML-E 포함) 병렬 연결
- 측면 커넥터에 의한 유닛간 전원 및 통신접속
- 설정값 (SV) / 분 변화율 설정
- 통신 기능 (RS232C, RS485)
- 최대 통신 속도 76,800 bps

형명구성

[ 모듈형 온도컨트롤러 (ML-D2H) ]
형 명 내 용
ML-D 모듈형 온도컨트롤러
채널 수 2 2채널
기 능 H 가열/냉각 제어(동시), 히터 단선(HBA)지원 및 저항 채널
출력종류 MM OUT1 : 릴레이 출력 / OUT2 : 릴레이 출력
SM OUT1 : SSR 출력 / OUT2 : 릴레이 출력
SS OUT1 : SSR 출력 / OUT2 : SSR 출력
CM OUT1 : 4-20㎃ d.c / OUT2 : 릴레이 출력
CS OUT1 : 4-20㎃ d.c / OUT2 : SSR 출력
CC OUT1 : 4-20㎃ d.c / OUT2 : 4-20㎃ d.c

[ 모듈형 온도컨트롤러 (ML-D4) ]
형 명 내 용
ML-D 모듈형 온도컨트롤러
채널 수 4 4채널
출력종류 M 릴레이 출력
S SSR 출력 (12Vd.c.)
C SCR 출력 (4-20 ㎃ d.c.)

[ 이벤트 출력 (ML-E) ]
형 명 내 용
ML-E 모듈형 이벤트 출력 (8점 릴레이)

사양

지원 프로토콜

지원 및 저항 채널
레인지 및 입력 종류
기호 INP 입력종류 입력 범위(℃) 정도
열전대
(TC)
1 K (주2) -200 ~ 1370 ±0.3% of FS ±1digit
2 K -199.9 ~ 1370.0
3 J -200 ~ 1200
4 J -199.9 ~ 1200.0
5 E -199 ~ 999
6 E -199.0 ~ 999.0
7 T -50 ~ 400
8 T -50.0 ~ 400.0
9 R 0 ~ 1700
10 B (주1) 0 ~ 1800
11 S - 0 ~ 1700
12 L (주2) -199 ~ 900
13 L -199.0 ~ 900.0
14 N - -199 ~ 1300 ±0.6% of FS ±1digit
15 U (주2) -50 지원 및 저항 채널 ~ 400 ±0.3% of FS ±1digit
16 U -50.0 ~ 400.0
17 W - 0 ~ 2300
18 PLII - 0 ~ 1300
측온저항체
(RTD)
20 KPt100 (주3) -200 ~ 500
21 KPt100 -199.9 ~ 500.0
22 Pt100 - -200 ~ 640
23 Pt100 - -199.9 ~ 640.0
직류전압
(DCV)
30 0-10Vd.c. 0~10000
31 1- 5Vd.c. 0~1000
32 0-100㎷ d.c. 0~1000

FS는 각 입력 측정가능 범위의 최소치에서 최대치까지, Digit는 최소 표시치
(주1)0~400℃ 범위: ±10% of FS ±1 digit
(주2)0℃이하: ±1% of FS ± 1digit
(주3)-150.0~150.0℃범위: ±1% of FS ±1 digit
※4-20㎃ d.c. 직류 전류 입력을 사용할 경우에는 입력코드 31번을 선택한 후
입력단자 양단자에 250Ω 저항을 부착하여 주십시오.

사용/취급설명서 다운로드

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TOP BOTTOM

HIDE

[이지컨트롤] 4채널 RTD/측온저항 온도 측정모듈(RTD)

  • 이지컨트롤

위 상품 이미지는 참조용 대표 이미지이며,
정확한 사양은 데이터시트에서 확인하셔야 합니다.

Remote I/O(RIO-4X4L)

MPS-16A8R-R2 (MegaPLC Small Series)

  • MPS-16A8R-R2 (MegaPLC Small Series)

온도콘트롤러 [E5CC-CX2DSM-804]

온도콘트롤러 [E5CC-QX2ASM-800]

온도콘트롤러 [E5CC-QX2ASM-002]

Isolated 8CH Input Contactor Module

  • Isolated 8CH Input Contactor Module

K-Type Thermocouple Reader Module

  • K-Type Thermocouple Reader Module

Standalone Main Control Module

Isolated 8CH Relay Contactor Module

  • Isolated 8CH Relay Contactor Module

MOACON [DP-CPU500]

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개인정보관리책임자 : 박정웅([email protected])

지원 및 저항 채널

Projects (2010. 3~ )

[29] 차세대반도체 불량분석 및 품질관리 전문인력양성 사업
- 산업통상자원부 인력양성사업
- 연구기간 : 2022. 3 ~ 2027. 2

[28] 디지털 신기술 인재양성 혁신공유대학사업 차세대 반도체 사업단
- 교육부 인력양성사업
- 연구기간 : 2021. 5 ~ 2027. 2

[27] 시스템반도체 융합전문인력 육성사업
- 과학기술정보통신부 인력양성사업
- 연구기간 : 2021. 4 ~ 2026. 12

[26] 모바일 AMOLED용 저저항배선기반 단채널 산화물 TFT 어레이 기술 개발
- 산업통상자원부 전자부품산업기술개발(디스플레이혁신공정플랫폼구축)사업
- 연구기간 : 2021. 4 ~ 2024. 12

[25] 차세대 시스템반도체 설계 전문인력양성사업
- 산업통상자원부 인력양성사업
- 연구기간 : 2021. 3 ~ 2026. 2

[24] 입자치료용 대면적 방사선 영상센서 및 우주항공시스템 활용을 위한 고성능 내방사선 산화물 박막
트랜지스터 구현 및 회로 응용
- 한국연구재단 중견연구지원사업 (후속지원)
- 연구기간 : 2020. 3 ~ 2023. 2

[23] 차세대 디스플레이 공정장비소재 전문인력양성사업 지원 및 저항 채널
- 산업통상자원부 인력양성사업
- 연구기간: 2020. 3 ~ 2025. 2

[22] QD SWIR sensor의 noise 측정 및 제어기술 개발
- (주)삼성종합기술원 산학과제
- 연구기간: 2019. 8 ~ 2019. 12

[21] 고성능 Coplanar Oxide 소자의 채널 특성/외부 기생저항/ΔL 특성에 대한 모델링 구축 및 연구
- (주)LG디스플레이 산학과제
- 연구기간: 2019. 7 ~ 2023. 3

[20] 뇌모방 소자의 이기종 체계 인터페이스를 위한 유기 시냅틱 소자의 전자와 이온 이동 제어 기술 연구
- 한국연구재단 미래반도체 신소자 원천기술개발사업
- 연구기간: 2019. 6 ~ 2021. 12

[19] 차세대 디스플레이용 구동 소자의 전기적 특성 및 신뢰성 개선 기술 연구
- (주)삼성디스플레이 산학과제
- 연구기간: 2019. 5 ~ 2023. 10

[18] 우주 환경하에서의 반도체 소자 신뢰성에 관한 연구
- 한국연구재단 우주중점기술개발사업 (총괄과제명: 우주용 고효율 저잡음 초점면 어레이-선형 TDI 검출기 개발)
- 연구기간: 2018. 7 ~ 2021. 12

[17] Self-aligned coplanar top-gate IGZO TFT의 기생저항 파라미터 추출 및 신뢰성 개선에 관한 연구
- (주)LG디스플레이 산학과제
- 연구기간: 2017. 8 ~ 2018. 7

[16] 산화물 반도체를 이용한 Hall 효과 센서에 대한 기초연구
- 한국연구재단 개인기초연구지원사업
- 연구기간: 2017. 6 ~ 2020. 5

[15] 산화물 박막 트랜지스터를 활용한 모노리틱 3차원 CMOS 공정 개발 및 고성능 회로 구현
- 한국연구재단 중견연구지원사업 (후속지원 2단계)
- 연구기간: 2017. 3 ~ 2020. 2

[14] 전자칠판 상용화를 위한 기반기술연구(회)
- 대중소기업협력재단 구매조건부신제품개발사업
- 연구기간: 2017. 2 ~ 2017. 10

[13] TFT 열화 모델링 및 In-FAB 실시간 신뢰성 예측 기술 개발
- (주)삼성디스플레이 산학과제
- 연구기간: 2016. 10 ~ 2018. 10

[12] 스마트 인지/제어 SOC 기술분야 전문인력 양성 사업(팀)
- 산업통상자원부 지능형 반도체 전문 인력 양성 사업
- 연구기간: 2016. 3 ~ 2021. 2

[11] 미래형 첨단 센서시스템 인력 양성 사업(팀)
- BK21 플러스 사업
- 연구기간: 2016. 3 ~ 2020. 8

[10] 나노구조 하이브리드 전극 개발을 통한 전자칠판용 강화유리 일체형 터치패널 상용화
- 나노융합2020사업
- 연구기간: 2015. 12 ~ 2017. 10

[9] 파장변이 측정을 위한 다중채널 heterodyne 광센서 신호측정 및 신호처리 시스템 개발
- 한국연구재단 미래유망융합기술파이오니어 사업
- 연구기간: 2014. 9 ~ 2017. 2

[8] 고성능 고신뢰성 p-type 산화물 박막 트랜지스터 제작 및
산화물 박막 트랜지스터 기반 complementary 로직 시스템 구현에 관한 연구
- 한국연구재단 중견연구지원사업 (후속지원)
- 연구기간 : 2014. 5 ~ 2017. 4

[7] AlGaN/GaN HEMT의 전기적 결함 추출 및 분석에 관한 연구
- (주)LG전자 산학과제
- 연구기간 : 2013. 4 ~ 2014. 3

[6] 금속산화물 박막트랜지스터의 국부적 열화 (local degradation) 메커니즘 규명 및
TCAD 응용을 위한 모델 구현에 관한 연구
- (주)지원 및 저항 채널 삼성디스플레이 산학과제
- 연구기간 : 2013. 2 ~ 2017. 2
- 공동연구기관 (주관연구기관: 서울대학교)

[5] 저전력 멀티미디어 기술 연구인력 양성 사업
- 2단계 BK21 사업
- 연구기간 : 2012. 3 ~ 2013. 2

[4] 고성능 고신뢰성 p-type 산화물 박막 트랜지스터 제작 및
산화물 박막 트랜지스터 기반 complementary 로직 시스템 구현에 관한 연구
- 한국연구재단 중견연구지원사업
- 연구기간 : 2011. 5 ~ 2014. 4

[3] 소리굽쇠 수정발진기를 이용한 질량 및 힘 센서에 관한 연구
- 한국연구재단 일반연구지원사업
- 연구기간 : 2010. 5 ~ 2015. 4

[2] 산화물 박막 트랜지스터 기반 생체 모방형 인공전자피부 제작에 관한 지원 및 저항 채널 연구
- 한국연구재단 일반연구지원사업
- 연구기간 : 2010. 5 ~ 2013. 4

[1] 투명산화물 박막 트랜지스터 구현에 관한 연구
- 중앙대학교 신임교수연구지원사업
- 연구기간 : 2010. 3 ~ 2011. 2

School of Electrical & Electronics Engineering, Chung-Ang University
221, Huesuk-Dong, Dongjak-Gu, Seoul, 156-756, Korea

itqueen

하루 중 차트가 있고 지원 및 저항 수준을 계산하는 방법을 알아 내려고합니다. 누구든지이를 수행하는 알고리즘을 알고 있거나 지원 및 저항 채널 좋은 시작점을 알고 있습니까?

예, 매우 간단한 알고리즘은 100 개의 막대와 같은 시간대를 선택한 다음 지역 전환점 또는 Maxima 및 Minima를 찾는 것입니다. Maxima와 Minima는 1 차 및 2 차 도함수 (dy / dx 및 d ^ 2y / dx)를 사용하여 평활 한 종가에서 계산할 수 있습니다. dy / dx = 0이고 d ^ y / dx가 양수이면 최소값이 있고, dy / dx = 0이고 d ^ 2y / dx가 음수이면 최대 값이 있습니다.

실제적으로 이것은 평활화 된 종가 시리즈를 반복하고 인접한 세 지점을 살펴봄으로써 계산 될 수 있습니다. 포인트가 상대적으로 낮거나 / 높거나 / 낮 으면 최대 값을 갖고, 그렇지 않으면 더 높거나 / 낮은 / 높은 최소값을가집니다. 이 감지 방법을 미세 조정하여 더 많은 포인트 (예 : 5, 7)를보고 에지 포인트가 중심점에서 특정 % 떨어져있는 경우에만 트리거 할 수 있습니다. 이것은 ZigZag 표시기가 사용하는 알고리즘과 유사합니다.

로컬 최대 값과 최소값이 있으면 Y 방향에서 서로 특정 거리 내에있는 전환점의 군집을 찾고 싶습니다. 이것은 간단합니다. N 개의 전환점 목록을 가져 와서 발견 된 다른 전환점과 각각의 Y 거리를 계산합니다. 거리가 고정 상수보다 작 으면 가능한지지 / 저항을 나타내는 두 개의 "가까운"전환점을 찾은 것입니다.

그런 다음 S / R 라인의 순위를 매길 수 있으므로 예를 들어 $ 20의 두 전환점은 $ 20의 세 전환점보다 덜 중요합니다.

이것에 대한 확장은 추세선을 계산하는 것입니다. 이제 발견 된 전환점 목록과 함께 각 점을 차례로 가져 와서 다른 두 점을 선택하여 직선 방정식을 맞추십시오. 방정식이 특정 오차 범위 내에서 풀 수있는 경우 경 사진 추세선이 있습니다. 그렇지 않다면 버리고 다음 트리플 포인트로 이동하십시오.

추세선을 계산하기 위해 한 번에 세 개가 필요한 이유는 직선 방정식에서 두 점을 지원 및 저항 채널 사용할 수 있기 때문입니다. 추세선을 계산하는 또 다른 방법은 모든 전환점 쌍의 직선 방정식을 계산 한 다음 세 번째 점 (또는 둘 이상)이 오차 범위 내에서 동일한 직선에 있는지 확인하는 것입니다. 이 선에 하나 이상의 다른 점이 있으면 빙고에서지지 / 저항 추세선을 계산 한 것입니다.

이게 도움이 되길 바란다. 코드 예제는 없습니다. 어떻게 할 수 있는지에 대한 몇 가지 아이디어를 제공합니다. 요약하자면:

  • 룩백 기간 L (막대 수)
  • L 바 종가
  • 평활 계수 (종가 평활)
  • 오차 한계 또는 델타 (일치를 구성하기위한 전환점 사이의 최소 거리)
  • 전환점 목록, tPoints [] (x, y)
  • 각각 선 방정식이있는 잠재적 추세선 목록 (y = mx + c)

편집 : 업데이트

저는 최근에 Donchian Channel 이라는 매우 간단한 지원 및 저항 채널 지표를 배웠습니다. 기본적으로 20 바에서 가장 높은 채널과 가장 낮은 채널을 표시합니다. 대략적인지지 저항 수준을 표시하는 데 사용할 수 있습니다. 하지만 위-전환점이있는 돈 치안 채널이 더 시원 해요 ^ _ ^

알고리즘 거래 시스템에서 훨씬 덜 복잡한 알고리즘을 사용하고 있습니다.

다음 단계는 알고리즘의 한 측면이며 지원 수준을 계산하는 데 사용됩니다. 저항 수준을 계산하는 방법을 이해하려면 알고리즘 아래의 메모를 읽으십시오.

연산

  1. timeseries를 N 크기의 세그먼트로 분할 (Say, N = 5)
  2. 각 세그먼트의 최소값을 식별하면 모든 세그먼트의 최소값 배열이 있습니다 = : arrayOfMin
  3. (: arrayOfMin) = : minValue의 최소값 지원 및 저항 채널 찾기
  4. 나머지 값이 범위 (X % of : minValue)에 속하는지 확인합니다 (예, X = 1.3 %).
  5. 별도의 배열 만들기 (: supportArr)
    • 범위 내의 값을 추가하고 다음 값을 제거하십시오. : arrayOfMin
    • 또한 3 단계에서 : minValue를 추가합니다.
  • 이 배열의 평균을 취하십시오 = support_level
  • 지원이 여러 번 테스트되면 강력한 것으로 간주됩니다.
  • strength_of_support = supportArr.length
  • level_type (SUPPORT | RESISTANCE) = 이제 현재 가격이 지지선보다 낮 으면 지원이 역할을 변경하고 저항이됩니다.

: arrayOfMin이 비어있을 때까지 3-7 단계를 반복합니다.

메모:

  • 더 정확한 결과를 얻으려면 N & X 값을 조정하십시오.
    • 예, 변동성이 적은 주식 또는 주가 지수를 사용하려면 (N = 10, X = 1.2 %)
    • 변동성이 높은 주식의 경우 (N = 22, X = 1.5 %)

    메인 계산기 클래스

    다음은 몇 가지 지원 클래스입니다.

    나는 당신이 묻는 것과 같은지지와 저항 추세선을 구현하는 패키지를 모았습니다. 다음은 몇 가지 예입니다.

    이 예제는 조정 된 종가를 가져 오지만, 일중 데이터가 이미로드되어있는 경우 원시 데이터를 numpy 배열로 공급할 수도 있으며 방금 시세 기호를 제공했을 때와 동일한 알고리즘을 해당 데이터에 구현합니다. .

    이것이 정확히 당신이 찾고 있던 것인지 확실하지 않지만 이것이 당신이 시작하는 데 도움이되기를 바랍니다. 코드와 추가 설명은 내가 호스팅 한 GitHub 페이지에서 찾을 수 있습니다 : https://github.com/dysonance/Trendy

    다음은 support / resistance 레벨 을 지원 및 저항 채널 찾는 파이썬 함수입니다.

    이 함수는 마지막 거래 가격의 배열을 취하고 각각지지 및 저항 수준 목록을 반환합니다. n은 스캔 할 항목 수입니다.

    지지 / 저항을 동적으로 계산하는 또 다른 방법을 알아 냈습니다.

    단계 :

    중요한 가격 목록 만들기-범위에있는 각 양초의 고가와 저가가 중요합니다. 이 가격 각각은 기본적으로 가능한 SR (Support / Resistance)입니다.

    각 가격에 점수를 부여하십시오.

    점수를 기준으로 가격을 정렬하고 서로 가까운 가격을 제거합니다 (서로 x % 거리).

    상위 N 개 가격을 인쇄하고 최소 Y 점을 기록하십시오. 이것이 지원 저항입니다. 그것은 ~ 300 개의 다른 주식에서 저에게 매우 잘 맞았습니다.

    채점 기법

    이것에 가까워 지지만 교차 할 수없는 캔들이 많으면 가격이 강력한 SR 역할을합니다. 따라서이 가격에 가까운 각 캔들 (가격에서 y %의 거리 이내)에 대해 점수에 + S1을 더합니다. 이 가격을 인하하는 각 캔들에 대해 점수에 -S2 (음수)를 추가합니다.

    이것은 이것에 점수를 할당하는 방법에 대한 매우 기본적인 아이디어를 제공 할 것입니다.

    이제 요구 사항에 따라 조정해야합니다. 내가 만든 일부 조정 및 성능을 크게 향상시킨 것은 다음과 같습니다.

    절단 유형에 따라 점수가 다릅니다. 양초의 몸체가 가격을 인하하면 점수 변화는 -S3이지만 지원 및 저항 채널 양초의 심지가 가격을 인하하면 점수 변화는 -S4입니다. 여기서 Abs (S3)> Abs (S4)는 심지로 자르는 것보다 몸으로 자르는 것이 더 중요하기 때문입니다.

    종가를 마감했지만 교차 할 수없는 양초가 높거나 (양쪽 양초 2 개보다 높음) 낮 으면 (양쪽 양초 2 개 미만)이 근처에서 종가가 다른 양초보다 높은 점수를 추가합니다.

    이 근처의 캔들 종가가 높거나 낮고 가격이 하락 추세 또는 상승 추세 (최소 y % 이동)에 있었다면이 지점에 더 높은 점수를 더하세요.

    초기 목록에서 일부 가격을 제거 할 수 있습니다. 양측 N 개의 캔들 중 가장 높거나 낮을 때만 가격을 고려합니다.

    다음은 내 코드의 일부입니다.

    알고리즘은 주어진 창 밖에서 2 차 최소값을 찾으려고하지만 np.where (x == min2) [0] [0]에 해당하는 위치는 창 내부의 중복 값으로 인해 창 내부에있을 수 있습니다.

    다음은 S / R에 대한 PineScript 코드입니다. Andrew 또는 Nilendu 박사가 논의한 모든 논리를 포함하지는 않지만 확실히 좋은 시작입니다.

    SR 레벨을 얻는 가장 좋은 방법은 클러스터링입니다. 최대 값과 최소값이 계산 된 다음 해당 값이 평평 해집니다 (예 : x가 최대 값 및 최소값이고 y가 항상 1 인 산점도). 그런 다음 Sklearn을 사용하여 이러한 값을 클러스터링합니다.


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