该研究展示了一种简化的MATLAB方法，用于自动识别Head-And-Shoulder模式（Lo等，2000年，金融学杂志）。Lo等人（2000年）使用移动窗口，包含38个价格观测。每一步，最老的价格被移除，新的价格加入队列，然后应用核回归平滑处理价格以去除噪音。模式识别算法基于平滑价格的最后五个局部极值（称为E1至E5）的位置。例如，当E1 < E3> E5和(E2, E4) < (E1, E3, E5)时，形成Head-And-Shoulder模式，其中第四个价格是局部极值。较新的价格（从3到1）再次强调前瞻性偏差。80个随机价格的输出通过命令行和图形显示。