识别金融K线图表局部高点的成熟通用算法咨询

下图为2000年之前的标普500走势图表：

在讨论历史价格数据时，人们通常会提及历史高点（all time highs）或局部高点（local highs），例如此次示例中蓝色箭头标注的即为市场普遍指代的高点位置。

相较于手动标注图表，我们需要通过程序自动识别高点位置。

以下为一段可实现该功能的C#函数代码：

List<Candle> identify_highs(List<Candle> rows, TimeSpan threshold)
{
    var ls = new List<Candle>();

    var candidate = rows.First();
                    
    foreach (var row in rows)
    {
        if (row.High > candidate.High)
        {
            var duration = (row.DateTime - candidate.DateTime).Duration();

            if ((row.DateTime - candidate.DateTime).Duration() > threshold)
            {
                ls.Add(candidate);

                candidate = row;
            }
            else
            {
                candidate = row;
            }
        }
    }

    ls.Add(candidate);

    return ls;
}

该算法的大致逻辑描述如下：

给定K线（candles）列表，将第一根K线设为`candidate`（候选高点）。
遍历每一根K线：
    若当前遍历K线的最高价高于候选高点的最高价
        若当前K线与候选高点的时间间隔大于`threshold`（时间阈值）
            判定该候选高点为有效高点，将当前K线设为新的候选高点
        否则
            直接将当前K线设为新的候选高点

将该函数的threshold参数设为175天，运行程序绘制价格数据及识别出的高点，输出结果如下：

控制台同步输出识别到的高点信息：

上述使用的identify_highs函数仅为针对该场景临时编写的简易函数，请问目前金融量化、技术分析领域是否存在广泛应用、成熟通用的图表高点识别算法？

生成上述绘图结果的完整程序代码已在开源代码平台托管，可搜索对应项目获取。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者dharmatech