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雙指標 演算法的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦付東來(@labuladong)寫的 刷題實戰筆記：演算法工程師求職加分的祕笈 和付東來的 labuladong的演算法小抄都 可以從中找到所需的評價。
這兩本書分別來自博碩 和電子工業所出版 。
國立屏東大學 資訊管理學系碩士班 陳煜璋所指導 王人威的 臺指選擇權之高頻交易投資人行為分析 （2019），提出雙指標 演算法關鍵因素是什麼，來自於投資人行為、委託單、多空、技術指標、選擇權、期貨。
而第二篇論文國立雲林科技大學 財務金融系 劉志良所指導 劉泰辰的 以CDP技術指標進行指數期貨商品交易策略之分析 （2018），提出因為有 技術分析、程式交易、逆勢操作系統的重點而找出了 雙指標 演算法的解答。
刷題實戰筆記：演算法工程師求職加分的祕笈
為了解決雙指標 演算法 的問題，作者付東來(@labuladong) 這樣論述：
快速掌握演算法思維 應對求職時IT公司的各種演算法面試題 用範本和框架思維解決問題，以不變應萬變 本書的最大功效 逐步指導讀者大量演練演算法題目，以及各種演算法題型的樣式和框架，快速掌握演算法思維，以應對求職時IT公司的各種演算法面試題，或是增進讀者編寫程式的技巧。 本書並不適合純新手來閱讀 如果你對基本的資料結構還一竅不通，那麼你需要先花幾天的時間看一本介紹基礎的資料結構書，去瞭解諸如佇列、堆疊、陣列、鏈結串列等基本資料結構。不需要非常精通，只需大致瞭解它們的特點和用法即可。我想大學時期學過資料結構課程的讀者，閱讀本書應該不會有什麼問題。 如果你學過
資料結構 由於種種現實原因開始在刷題平台上演練，卻又覺得無所適從、心亂如麻，那麼本書可以解決你的燃眉之急。當然，如果你只是單純的演算法愛好者，以刷題為樂，本書也會給你不少啟發，讓你的演算法功力更上一層樓。 本書有許多題目都參考自LeetCode這個題目平台 題目解法的程式碼形式遵循該平台的標準。因此如果你習慣在LeetCode平台上演練演算法題目，那麼閱讀本書會更加遊刃有餘。當然，即使你沒有這個習慣也無妨，因為演算法的解題技巧都是通用的。 本書混用Python、C++和Java三種程式語言 筆者認為演算法題目的重點是在養成一種思維模式，不應該局限於具體的程式語言。不必擔
心有的語言你不熟悉，演算法根本用不到程式語言層面的技巧，本書也會有意避開所有語言特性，而且後面會統一介紹三種語言的基本操作。
臺指選擇權之高頻交易投資人行為分析
為了解決雙指標 演算法 的問題，作者王人威 這樣論述：
在變化快速的期貨與選擇場市場中，投資人若有機會快速掌握市場資訊並判斷市場價格之變化輔助商品交易，將可提升交易獲利機會，而這類的交易就屬於高頻交易範疇。本研究以高頻交易為基礎採用每日之分鐘交易資料，以臺指選擇權市場之買權與賣權商品透過分析其商品之交易數據進行投資人行為分析，建立高頻交易之多空走勢預測模型與投資人行為分析預測模型，研究中以每日之分鐘交易資料進行回測，以檢驗其模型績效。實證結果顯示，未加入濾網條件，各模型無獲利之可能；加入濾網條件後，各模型在扣除交易成本後均呈現正報酬，且在投資人行為分析預測模型其獲利績效較多空走勢預測模型為高，由此可見，本研究所進行之高頻交易研究確實可行。
labuladong的演算法小抄
為了解決雙指標 演算法 的問題，作者付東來 這樣論述：
本書專攻演算法刷題，訓練演算法思維，應對演算法筆試。注重用套路和框架思維解決問題，以不變應萬變。 第1章列舉幾個*常見的演算法類型以及對應的解題框架思路，包括動態規劃、回溯、廣度優先搜索及雙指標、滑動視窗等演算法技巧。 第2章用動態規劃的通用思路框架解決十幾道經典的動態規劃問題，例如，規則運算式、背包問題，同時還介紹了如何寫狀態轉移方程，如何進行狀態壓縮等技巧。 第3章介紹了資料結構相關的演算法，例如，二叉樹相關的題目解法，也包括LRU、LFU這種面試常考的演算法原理。 第4章介紹回溯演算法、廣度優先演算法等核心套路在演算法題中的運用，鞏固對演算法框架的理解。 第5章講解了
一些高頻題目，每道題目可能會結合多種演算法思路，也可能有多種解法，讀完這一章，你就可以獨自遨遊題海啦。 付東來，微信公眾號labuladong的作者，有多年的刷題經驗，希望用通俗的語言説明廣大互聯網從業者少走彎路，快速從根本上攻克演算法難關，為職業道路的發展賦能。 第1章 核心套路篇 ／ 21 1.1 學習演算法和刷題的框架思維 ／ 21 1.1.1 資料結構的存儲方式 ／ 21 1.1.2 資料結構的基本操作 ／ 23 1.1.3 演算法刷題指南 ／ 25 1.1.4 最後總結 ／ 30 1.2 動態規劃解題套路框架 ／ 31 1.2.1 斐波那契數列
／ 32 1.2.2 湊零錢問題 ／ 37 1.2.3 最後總結 ／ 42 1.3 回溯演算法解題套路框架 ／ 43 1.3.1 全排列問題 ／ 43 1.3.2 N 皇后問題 ／ 48 1.3.3 最後總結 ／ 51 1.4 BFS 演算法套路框架 ／ 53 1.4.1 演算法框架 ／ 53 1.4.2 二叉樹的最小高度 ／ 54 1.4.3 解開密碼鎖的最少次數 ／ 56 1.5 雙指針技巧套路框架 ／ 64 1.5.1 快、慢指標的常用演算法 ／ 64 1.5.2 左、右指標的常用演算法 ／ 68 1.6 我寫了首詩，保你閉著眼睛都能寫出二分搜索演算法 ／ 71 1.6.1 二分搜索框
架 ／ 72 1.6.2 尋找一個數（基本的二分搜索） ／ 73 1.6.3 尋找左側邊界的二分搜索 ／ 75 1.6.4 尋找右側邊界的二分搜索 ／ 79 1.6.5 邏輯統一 ／ 82 1.7 我寫了一個範本，把滑動視窗演算法變成了默寫題 ／ 85 1.7.1 最小覆蓋子串 ／ 87 1.7.2 字串排列 ／ 91 1.7.3 找所有字母異位元詞 ／ 93 1.7.4 最長無重複子串 ／ 94 第2章 動態規劃系列 ／ 96 2.1 動態規劃設計：最長遞增子序列 ／ 96 2.1.1 動態規劃解法 ／ 97 2.1.2 二分搜索解法 ／ 100 2.2 二維遞增子序列：信封嵌套問題 ／
104 2.2.1 題目概述 ／ 104 2.2.2 思路分析 ／ 105 2.2.3 最後總結 ／ 107 2.3 最大子陣列問題 ／ 108 2.3.1 思路分析 ／ 108 2.3.2 最後總結 ／ 110 2.4 動態規劃答疑：最優子結構及dp 遍歷方向 ／ 111 2.4.1 最優子結構詳解 ／ 111 2.4.2 dp 陣列的遍歷方向 ／ 113 2.5 經典動態規劃：最長公共子序列 ／ 117 2.6 經典動態規劃：編輯距離 ／ 123 2.6.1 思路分析 ／ 124 2.6.2 代碼詳解 ／ 125 2.6.3 動態規劃優化 ／ 129 2.6.4 擴展延伸 ／ 131 2
.7 子序列問題解題範本：最長回文子序列 ／ 136 2.7.1 兩種思路 ／ 136 2.7.2 最長回文子序列 ／ 137 2.7.3 代碼實現 ／ 139 2.8 狀態壓縮：對動態規劃進行降維打擊 ／ 141 2.9 以最小插入次數構造回文串 ／ 148 2.9.1 思路分析 ／ 148 2.9.2 狀態轉移方程 ／ 149 2.9.3 代碼實現 ／ 152 2.10 動態規劃之規則運算式 ／ 155 2.10.1 思路分析 ／ 155 2.10.2 動態規劃解法 ／ 157 2.11 不同的定義產生不同的解法 ／ 162 2.11.1 第一種思路 ／ 162 2.11.2 第二種思路
／ 165 2.11.3 最後總結 ／ 167 2.12 經典動態規劃：高樓扔雞蛋 ／ 168 2.12.1 解析題目 ／ 168 2.12.2 思路分析 ／ 169 2.12.3 疑難排解 ／ 172 2.13 經典動態規劃：高樓扔雞蛋（進階） ／ 173 2.13.1 二分搜索優化 ／ 173 2.13.2 重新定義狀態轉移 ／ 176 2.13.3 還可以再優化 ／ 180 2.14 經典動態規劃：戳氣球問題 ／ 181 2.14.1 回溯思路 ／ 181 2.14.2 動態規劃思路 ／ 182 2.14.3 寫出代碼 ／ 185 2.15 經典動態規劃：0-1 背包問題 ／ 188 2
.16 經典動態規劃：子集背包問題 ／ 192 2.16.1 問題分析 ／ 192 2.16.2 思路分析 ／ 193 2.16.3 進行狀態壓縮 ／ 194 2.17 經典動態規劃：完全背包問題 ／ 196 2.18 題目千百變，套路不會變 ／ 200 2.18.1 線性排列情況 ／ 200 2.18.2 環形排列情況 ／ 203 2.18.3 樹形排列情況 ／ 205 2.19 動態規劃和回溯演算法，到底是什麼關係 ／ 207 2.19.1 回溯思路 ／ 207 2.19.2 消除重疊子問題 ／ 210 2.19.3 動態規劃 ／ 211 第3章 資料結構系列 ／ 216 3.1 手把
手教你寫 LRU 緩存淘汰演算法 ／ 216 3.1.1 LRU 演算法描述 ／ 218 3.1.2 LRU 演算法設計 ／ 219 3.1.3 代碼實現 ／ 220 3.2 層層拆解，帶你手寫LFU 演算法 ／ 227 3.2.1 演算法描述 ／ 227 3.2.2 思路分析 ／ 228 3.2.3 代碼框架 ／ 230 3.2.4 LFU 核心邏輯 ／ 232 3.3 二叉搜尋樹操作集錦 ／ 235 3.3.1 判斷 BST 的合法性 ／ 236 3.3.2 在 BST 中查找一個數是否存在 ／ 238 3.3.3 在 BST 中插入一個數 ／ 239 3.3.4 在 BST 中刪除一個數
／ 239 3.4 完全二叉樹的節點數為什麼那麼難算 ／ 243 3.4.1 思路分析 ／ 244 3.4.2 複雜度分析 ／ 245 3.5 用各種遍歷框架序列化和反序列化二叉樹 ／ 247 3.5.1 題目描述 ／ 247 3.5.2 前序遍歷解法 ／ 248 3.5.3 後序遍歷解法 ／ 252 3.5.4 中序遍歷解法 ／ 255 3.5.5 層級遍歷解法 ／ 255 3.6 Git 原理之二叉樹最近公共祖先 ／ 260 3.6.1 二叉樹的最近公共祖先 ／ 261 3.6.2 思路分析 ／ 263 3.7 特殊資料結構：單調棧 ／ 266 3.7.1 單調棧解題範本 ／ 266 3
.7.2 題目變形 ／ 268 3.7.3 如何處理迴圈陣列 ／ 268 3.8 特殊資料結構：單調佇列 ／ 271 3.8.1 搭建解題框架 ／ 271 3.8.2 實現單調佇列資料結構 ／ 273 3.8.3 演算法複雜度分析 ／ 276 3.9 如何判斷回文鏈表 ／ 277 3.9.1 判斷回文單鏈表 ／ 277 3.9.2 優化空間複雜度 ／ 280 3.9.3 最後總結 ／ 282 3.10 秀操作之純遞迴反轉鏈表 ／ 283 3.10.1 遞迴反轉整個鏈表 ／ 283 3.10.2 反轉鏈表前N 個節點 ／ 286 3.10.3 反轉鏈表的一部分 ／ 287 3.10.4 最後總結
／ 288 3.11 秀操作之k 個一組反轉鏈表 ／ 289 3.11.1 分析問題 ／ 289 3.11.2 代碼實現 ／ 291 3.11.3 最後總結 ／ 292 第4章 演算法思維系列 ／ 293 4.1 回溯演算法解決子集、組合、排列問題 ／ 293 4.1.1 子集 ／ 293 4.1.2 組合 ／ 297 4.1.3 排列 ／ 299 4.2 回溯演算法最佳實踐：解數獨 ／ 301 4.2.1 直觀感受 ／ 301 4.2.2 代碼實現 ／ 301 4.3 回溯演算法最佳實踐：括弧生成 ／ 306 4.4 BFS 演算法暴力破解各種智力題 ／ 310 4.4.1 題目解析
／ 311 4.4.2 思路分析 ／ 311 4.5 2Sum 問題的核心思想 ／ 315 4.5.1 2Sum I ／ 315 4.5.2 2Sum II ／ 316 4.5.3 最後總結 ／ 318 4.6 一個函數解決 nSum 問題 ／ 319 4.6.1 2Sum 問題 ／ 319 4.6.2 3Sum 問題 ／ 322 4.6.3 4Sum 問題 ／ 324 4.6.4 100Sum 問題 ／ 325 4.7 拆解複雜問題：實現計算器 ／ 328 4.7.1 字串轉整數 ／ 328 4.7.2 處理加減法 ／ 329 4.7.3 處理乘除法 ／ 331 4.7.4 處理括弧 ／ 3
33 4.7.5 最後總結 ／ 336 4.8 攤燒餅也得有點遞迴思維 ／ 337 4.8.1 思路分析 ／ 338 4.8.2 代碼實現 ／ 339 4.9 首碼和技巧解決子陣列問題 ／ 341 4.9.1 什麼是首碼和 ／ 341 4.9.2 優化解法 ／ 343 4.9.3 最後總結 ／ 344 4.10 扁平化嵌套列表 ／ 345 4.10.1 題目描述 ／ 345 4.10.2 解題思路 ／ 346 4.10.3 進階思路 ／ 349 第5章 高頻面試 ／ 351 5.1 如何高效尋找素數 ／ 351 5.2 如何高效進行模冪運算 ／ 355 5.2.1 如何處理陣列指數 ／ 3
55 5.2.2 如何處理 mod 運算 ／ 356 5.2.3 如何高效求冪 ／ 358 5.3 如何運用二分搜索演算法 ／ 360 5.3.1 問題分析 ／ 360 5.3.2 擴展延伸 ／ 362 5.4 如何高效解決接雨水問題 ／ 364 5.4.1 核心思路 ／ 364 5.4.2 備忘錄優化 ／ 366 5.4.3 雙指針解法 ／ 367 5.5 如何去除有序數組的重複元素 ／ 371 5.6 如何尋找最長回文子串 ／ 373 5.6.1 思考 ／ 373 5.6.2 代碼實現 ／ 374 5.7 如何運用貪心思想玩跳躍遊戲 ／ 376 5.7.1 跳躍遊戲 I ／ 376 5.7
.2 跳躍遊戲 II ／ 377 5.8 如何運用貪心演算法做時間管理 ／ 381 5.8.1 問題概述 ／ 381 5.8.2 貪心解法 ／ 381 5.8.3 應用舉例 ／ 383 5.9 如何判定括弧合法性 ／ 386 5.9.1 處理一種括弧 ／ 386 5.9.2 處理多種括弧 ／ 387 5.10 如何調度考生的座位 ／ 389 5.10.1 思路分析 ／ 390 5.10.2 簡化問題 ／ 391 5.10.3 進階問題 ／ 393 5.10.4 最後總結 ／ 395 5.11 Union-Find 演算法詳解 ／ 396 5.11.1 問題介紹 ／ 396 5.11.2 基本思
路 ／ 397 5.11.3 平衡性優化 ／ 400 5.11.4 路徑壓縮 ／ 402 5.11.5 最後總結 ／ 405 5.12 Union-Find 演算法應用 ／ 407 5.12.1 DFS 的替代方案 ／ 407 5.12.2 判定合法等式 ／ 412
以CDP技術指標進行指數期貨商品交易策略之分析
為了解決雙指標 演算法 的問題，作者劉泰辰 這樣論述：
本論文以程式交易方法運用於台灣指數期貨商品之交易策略。以台灣指數期貨商品在2016年至2018年間為樣本，依據進場策略、出場策略、逆勢操作系統、與其他技術分析指標，來構建程式交易系統，並藉由程式交易來運算交易策略產生買賣進出場訊號，自動執行買賣動作。實證結果可發現，六個回測K線績效皆為正值，但30MA為所有K線中總報酬率為績效最佳的，代表此策略對於突發行情能夠有效的反應並且獲利。而且因為此策略由於設立的停損停利的語法，當行情忽然出現大變化時，能夠有效的停損停利出場，所以並不會造成每筆交易虧損過高的情況。關鍵字：技術分析、程式交易、逆勢操作系統