最佳筹码买入形态源码

// 计算筹码峰长
double HL = (double) (cost(97) - cost(3)) / 10; // 计算筹码峰长值
// 计算各点位的筹码差值
double CM1 = winner(cost(3) + HL * 1) - winner(cost(3));
double CM2 = winner(cost(3) + HL * 2) - winner(cost(3) + HL * 1);
double CM3 = winner(cost(3) + HL * 3) - winner(cost(3) + HL * 2);
double CM4 = winner(cost(3) + HL * 4) - winner(cost(3) + HL * 3);
// ...以此类推，继续计算CM5至CM10的差值
// 计算最大筹码差值
double maxValue = getMaxValue(CM1, CM2, CM3, CM4, CM5, CM6, CM7, CM8, CM9, CM10);
// 输出或使用最大筹码差值
// ...此处可以根据实际需求进行后续操作
// 辅助函数：获取最大值
private double getMaxValue(double... values) {
    double max = Double.MIN_VALUE; // 设置初始最小值为最小可能值
    for (double value : values) {
        if (value > max) { // 如果当前值大于当前最大值
            max = value; // 更新最大值为当前值
        }
    }
    return max; // 返回最大值
}

在上述代码中，我做了以下修改和补充：

1、将Math.max的嵌套调用简化为一个辅助函数getMaxValue，这样代码更加清晰。

2、在计算CM值时，我假设winner函数返回的是筹码的差值（即某点位的筹码数量变化），因此我使用了cost(3)作为基准点，并计算了与不同偏移量的筹码差值。

3、在getMaxValue函数中，我使用了一个循环来遍历所有传入的values参数，并找到其中的最大值，这样比嵌套的Math.max调用更加高效和清晰。

4、我添加了注释来解释代码的功能和用途。

5、注意在实际应用中，可能需要使用特定的数据类型或库来处理双精度浮点数，如使用特定的数学库来提高计算的精度和稳定性，这取决于具体的应用场景和需求。