# 使用说明

## 快速启动

```powershell
.\.venv\Scripts\Activate.ps1
python scripts/run_converging_triangle.py
```

## 1. 创建与激活虚拟环境

```powershell
# 创建环境（首次）
python -m venv .venv

# 激活环境
.\.venv\Scripts\Activate.ps1
```

## 2. 安装依赖

```powershell
pip install numpy pandas matplotlib
```

## 3. 运行脚本

### 收敛三角形批量检测（主脚本）

```powershell
python scripts/run_converging_triangle.py
```

输出：
- `outputs/converging_triangles/all_results.csv` - 全部检测结果
- `outputs/converging_triangles/strong_breakout_up.csv` - 高强度向上突破
- `outputs/converging_triangles/strong_breakout_down.csv` - 高强度向下突破

### 对称三角形检测（单点检测）

```powershell
python scripts/run_sym_triangle_pkl.py
```

输出：
- `outputs/sym_triangles/*.png` - 各股票图表
- `outputs/sym_triangles/summary.csv` - 汇总表

## 4. 参数调整

编辑 `scripts/run_converging_triangle.py` 顶部的参数区：

```python
PARAMS = ConvergingTriangleParams(
    window=400,           # 分析窗口大小
    pivot_k=20,           # 枢轴点检测窗口
    shrink_ratio=0.8,     # 收敛比阈值
    # ...
)

RECENT_DAYS = 500         # 计算最近 N 天（None=全部历史）
ONLY_VALID = True         # 只输出有效三角形
```

## 5. 数据格式

数据文件位于 `data/` 目录，格式为 pkl：

```python
{
    'mtx': ndarray (n_stocks, n_days),  # 数据矩阵
    'dtes': ndarray (n_days,),          # 日期 (20050104)
    'tkrs': ndarray (n_stocks,),        # 股票代码 (SH600000)
    'tkrs_name': ndarray (n_stocks,),   # 股票名称
}
```

## 6. 备注

- 关闭环境：`deactivate`
- 权限问题（PowerShell）：
  ```powershell
  Set-ExecutionPolicy -ExecutionPolicy RemoteSigned -Scope CurrentUser
  ```