## 1. `三角形强度()` - 全市场批量筛选

**作用**：对全市场所有股票、所有日期进行批量检测，返回强度矩阵，用于筛选和排序。

**入参**：
| 参数 | 类型 | 默认值 | 说明 |
|-----|------|--------|------|
| `window` | int | 240 | 检测窗口（交易日） |
| `min_convergence` | float | 0.45 | 最小收敛比例（末端/起始宽度） |
| `breakout_threshold` | float | 0.005 | 突破阈值（0.5%） |
| `volume_multiplier` | float | 1.5 | 放量确认倍数 |
| `start_day` | int | -1 | 起始日索引（-1=自动） |
| `end_day` | int | -1 | 结束日索引（-1=自动） |

**返回值**：
```python
np.ndarray  # shape: (n_stocks, n_days)
```
- 正值 `+0 ~ +1`：向上突破/潜力，值越大越强
- 负值 `-1 ~ -0`：向下突破/潜力，绝对值越大越强
- `NaN`：无有效形态

**使用场景**：
```python
强度 = 三角形强度()

# 筛选最新一天强向上的股票
强向上 = 强度[:, -1] > 0.5

# 按强度排序
排名 = np.argsort(强度[:, -1])[::-1]
```

---

## 2. `三角形详情(ticker)` - 单股票详情

**作用**：对单只股票进行检测，返回完整详情（强度分量、几何属性、图表数据），用于展示和分析。

**入参**：
| 参数 | 类型 | 默认值 | 说明 |
|-----|------|--------|------|
| `ticker` | str | 必填 | 股票代码，如 `"SH600519"` |
| `window` | int | 240 | 检测窗口 |
| `min_convergence` | float | 0.45 | 最小收敛比例 |
| `breakout_threshold` | float | 0.005 | 突破阈值 |
| `volume_multiplier` | float | 1.5 | 放量倍数 |
| `display_days` | int | 300 | 图表显示天数 |

**返回值**：`TriangleDetail` 对象

| 字段 | 类型 | 说明 |
|-----|------|------|
| `strength` | float | 综合强度 (-1 ~ +1) |
| `is_valid` | bool | 是否有效形态 |
| `direction` | str | `"up"` / `"down"` / `"none"` |
| `strength_up` | float | 向上强度原始值 (0~1) |
| `strength_down` | float | 向下强度原始值 (0~1) |
| `convergence_score` | float | 收敛分 (0~1) |
| `volume_score` | float | 成交量分 (0~1) |
| `fitting_score` | float | 拟合分 (0~1) |
| `width_ratio` | float | 收敛比例 |
| `upper_slope` | float | 上沿斜率 |
| `lower_slope` | float | 下沿斜率 |
| `touches_upper` | int | 触碰上沿次数 |
| `touches_lower` | int | 触碰下沿次数 |
| `volume_confirmed` | bool | 成交量是否确认 |
| `chart_data` | dict | 图表数据（ECharts 格式） |

**`chart_data` 结构**：
```python
{
    'dates': [20260101, 20260102, ...],    # 日期
    'candlestick': [[o,c,l,h], ...],       # K线数据
    'upper_line': [[x1,y1], [x2,y2]],      # 上沿线
    'lower_line': [[x1,y1], [x2,y2]],      # 下沿线
    'detection_window': [start, end],       # 检测窗口
    'ticker': "SH600519",
    'strength': 0.65,
    'direction': "up",
}
```

**使用场景**：
```python
详情 = 三角形详情("SH600519")

# 查看结果
print(f"强度: {详情.strength}")
print(f"方向: {详情.direction}")
print(f"收敛度: {详情.width_ratio}")

# 前端绑定
图表配置 = 详情.chart_data
```

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## 典型工作流

```python
# 1. 批量筛选
强度 = 三角形强度()
目标股票索引 = np.where(强度[:, -1] > 0.5)[0]

# 2. 获取详情
tkrs = g.load_pkl()['tkrs']
for idx in 目标股票索引[:10]:
    详情 = 三角形详情(tkrs[idx])
    print(f"{tkrs[idx]}: {详情.strength:.2f}, {详情.direction}")
```