# 强度分计算详解与示例

> 创建时间：2026-01-27  
> 版本：v1.0

## 概述

**强度分**是收敛三角形形态的综合质量评分（0~1），用于评估：
- **待突破形态**的潜在价值（形态质量）
- **已突破形态**的有效性（突破可信度）

**核心公式**：
```
强度分 = 价格突破×50% + 收敛程度×20% + 成交量×15% + 拟合贴合度×15%
```

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## 计算流程

### 步骤1：价格突破分数（权重 50%）

#### 公式
```python
price_score = tanh(突破幅度% × 15)
```

#### 计算步骤

**场景A：向上突破**
```
当前收盘价 = 10.5元
上沿线价格 = 10.0元

1. 计算突破幅度百分比
   突破幅度 = (10.5 - 10.0) / 10.0 = 0.05 = 5%

2. 应用 tanh 函数归一化
   price_score = tanh(0.05 × 15) = tanh(0.75) ≈ 0.64

3. 乘以权重计算贡献
   价格贡献 = 0.64 × 0.50 = 0.32
```

**场景B：未突破**
```
当前收盘价 = 9.5元
上沿线价格 = 10.0元
下沿线价格 = 9.0元

价格在三角形内部，未突破任何一边
→ 突破幅度 = 0
→ price_score = 0
→ 价格贡献 = 0
```

#### 映射表

| 突破幅度 | price_score | 贡献分数 (×50%) | 说明 |
|---------|-------------|-----------------|------|
| 0% | 0.00 | 0.000 | 未突破 |
| 1% | 0.15 | 0.075 | 微弱突破 |
| 2% | 0.29 | 0.145 | 轻度突破 |
| 3% | 0.42 | 0.210 | 中等突破 |
| 5% | 0.64 | 0.320 | 强势突破 |
| 8% | 0.83 | 0.415 | 大幅突破 |
| 10% | 0.91 | 0.455 | 极强突破 |

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### 步骤2：收敛程度分数（权重 20%）

#### 公式
```python
convergence_score = 1 - width_ratio
width_ratio = 三角形末端宽度 / 起始宽度
```

#### 计算步骤

```
三角形起始（窗口开始）：
  上沿价格 = 12.0元
  下沿价格 = 8.0元
  起始宽度 = 12.0 - 8.0 = 4.0元

三角形末端（检测日期）：
  上沿价格 = 10.0元
  下沿价格 = 9.0元
  末端宽度 = 10.0 - 9.0 = 1.0元

1. 计算宽度比
   width_ratio = 1.0 / 4.0 = 0.25

2. 计算收敛分数
   convergence_score = 1 - 0.25 = 0.75

3. 乘以权重计算贡献
   收敛贡献 = 0.75 × 0.20 = 0.15
```

#### 映射表

| width_ratio | 收敛程度 | convergence_score | 贡献分数 (×20%) | 说明 |
|-------------|----------|-------------------|-----------------|------|
| 0.80 | 较弱 | 0.20 | 0.040 | 收窄20% |
| 0.60 | 中等 | 0.40 | 0.080 | 收窄40% |
| 0.40 | 较强 | 0.60 | 0.120 | 收窄60% |
| 0.25 | 很强 | 0.75 | 0.150 | 收窄75% |
| 0.10 | 极强 | 0.90 | 0.180 | 收窄90% |
| 0.05 | 极度收敛 | 0.95 | 0.190 | 收窄95% |

**解读**：三角形收得越窄，蓄势越充分，突破越有力。

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### 步骤3：成交量分数（权重 15%）

#### 公式
```python
vol_score = min(1, max(0, volume_ratio - 1))
volume_ratio = 当日成交量 / 近20日平均成交量
```

#### 计算步骤

```
当日成交量 = 150万股
近20日平均成交量 = 100万股

1. 计算成交量倍数
   volume_ratio = 150 / 100 = 1.5

2. 计算成交量分数
   vol_score = min(1, max(0, 1.5 - 1)) = 0.5

3. 乘以权重计算贡献
   成交量贡献 = 0.5 × 0.15 = 0.075
```

#### 映射表

| volume_ratio | 成交量状态 | vol_score | 贡献分数 (×15%) | 说明 |
|--------------|------------|-----------|-----------------|------|
| 0.8 | 缩量 | 0.00 | 0.000 | 成交量萎缩 |
| 1.0 | 平量 | 0.00 | 0.000 | 与均值持平 |
| 1.3 | 温和放量 | 0.30 | 0.045 | 放量30% |
| 1.5 | 中度放量 | 0.50 | 0.075 | 放量50% |
| 2.0 | 大幅放量 | 1.00 | 0.150 | 放量100% |
| 3.0 | 巨量 | 1.00 | 0.150 | 放量200%（上限） |

**解读**：放量突破更可信，但不是必要条件（有些有效突破不放量）。

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### 步骤4：拟合贴合度分数（权重 15%）

#### 公式
```python
fitting_score = exp(-mean_rel_error × 20)
mean_rel_error = 枢轴点到拟合线的平均相对误差
```

#### 计算步骤

**上沿拟合贴合度**：
```
选中的高点枢轴点（3个）：
  点1：实际价格 = 11.0元，拟合线价格 = 11.1元
  点2：实际价格 = 10.5元，拟合线价格 = 10.4元
  点3：实际价格 = 10.2元，拟合线价格 = 10.1元

1. 计算各点相对误差
   误差1 = |11.0 - 11.1| / 11.1 = 0.009 = 0.9%
   误差2 = |10.5 - 10.4| / 10.4 = 0.010 = 1.0%
   误差3 = |10.2 - 10.1| / 10.1 = 0.010 = 1.0%

2. 计算平均相对误差
   mean_rel_error = (0.009 + 0.010 + 0.010) / 3 ≈ 0.010 = 1.0%

3. 计算上沿贴合度
   adherence_upper = exp(-0.01 × 20) = exp(-0.2) ≈ 0.82
```

**下沿拟合贴合度**（假设同样计算得到 0.82）

**综合贴合度**：
```
fitting_score = (adherence_upper + adherence_lower) / 2
              = (0.82 + 0.82) / 2
              = 0.82

拟合贴合度贡献 = 0.82 × 0.15 = 0.123
```

#### 映射表

| 平均相对误差 | fitting_score | 贡献分数 (×15%) | 形态评价 |
|-------------|---------------|-----------------|----------|
| 0% | 1.00 | 0.150 | 完美拟合 |
| 0.5% | 0.90 | 0.135 | 极佳 |
| 1% | 0.82 | 0.123 | 优秀 |
| 2% | 0.67 | 0.100 | 良好 |
| 3% | 0.55 | 0.082 | 较好 |
| 5% | 0.37 | 0.055 | 一般 |
| 10% | 0.14 | 0.021 | 较差 |

**解读**：枢轴点越贴合拟合线，形态越标准、越"纯净"。

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## 完整计算示例

### 案例：中度向上突破

**输入数据**：
```
├─ 当前收盘价: 10.5元
├─ 上沿线价格: 10.0元  
├─ 下沿线价格: 9.0元
├─ 三角形起始宽度: 4.0元 (12-8)
├─ 三角形末端宽度: 1.0元 (10-9)
├─ 当日成交量: 150万股
├─ 20日平均成交量: 100万股
└─ 枢轴点平均相对误差: 1.0%
```

**计算过程**：

| 分量 | 原始分数 | 权重 | 贡献分数 | 计算过程 |
|------|----------|------|----------|----------|
| **价格突破** | 0.64 | ×50% | **0.320** | tanh(5% × 15) ≈ 0.64 |
| **收敛程度** | 0.75 | ×20% | **0.150** | 1 - 0.25 = 0.75 |
| **成交量** | 0.50 | ×15% | **0.075** | 1.5 - 1 = 0.5 |
| **拟合贴合度** | 0.82 | ×15% | **0.123** | exp(-1% × 20) ≈ 0.82 |
| **强度分总计** | - | - | **0.668** | 四项求和 |

**结果**：
```
强度分 ≈ 0.67

评级：中度突破（0.5~0.7区间）
建议：有效突破，可作为参考信号
```

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## 不同场景对比

### 场景1：强势突破（0.85分）

```
特征：
✓ 大幅突破（8%）
✓ 极度收敛（width_ratio = 0.05）
✓ 大幅放量（2倍）
✓ 形态标准（1%误差）

计算：
价格贡献 = 0.83 × 0.50 = 0.415
收敛贡献 = 0.95 × 0.20 = 0.190
成交量贡献 = 1.00 × 0.15 = 0.150
拟合贡献 = 0.82 × 0.15 = 0.123
────────────────────────────────
强度分 = 0.878 ≈ 0.88 (强势突破)
```

### 场景2：待突破形态（0.35分）

```
特征：
✗ 未突破（0%）
✓ 收敛较好（width_ratio = 0.25）
✗ 未放量（1倍）
✓ 形态标准（1%误差）

计算：
价格贡献 = 0.00 × 0.50 = 0.000  ← 未突破
收敛贡献 = 0.75 × 0.20 = 0.150
成交量贡献 = 0.00 × 0.15 = 0.000
拟合贡献 = 0.82 × 0.15 = 0.123
────────────────────────────────
强度分 = 0.273 ≈ 0.27 (待突破)
```

**解读**：虽然未突破，但形态质量不错，值得关注。

### 场景3：弱势突破（0.45分）

```
特征：
△ 小幅突破（2%）
△ 收敛一般（width_ratio = 0.60）
✗ 未放量（1倍）
△ 形态一般（3%误差）

计算：
价格贡献 = 0.29 × 0.50 = 0.145
收敛贡献 = 0.40 × 0.20 = 0.080
成交量贡献 = 0.00 × 0.15 = 0.000
拟合贡献 = 0.55 × 0.15 = 0.082
────────────────────────────────
强度分 = 0.307 + 0.15 = 0.457 ≈ 0.46 (轻度突破)
```

**解读**：突破幅度小且无放量确认，可信度较低。

---

## 强度等级参考

| 强度范围 | 等级 | 含义 | 建议 |
|----------|------|------|------|
| 0.00 ~ 0.30 | 微弱 | 待突破或假突破风险高 | 谨慎观察 |
| 0.30 ~ 0.50 | 轻度 | 有突破迹象但不充分 | 需更多确认 |
| 0.50 ~ 0.70 | 中度 | 有效突破，可作为参考 | 可以关注 |
| 0.70 ~ 0.90 | 强势 | 高置信度突破 | 值得重点关注 |
| 0.90 ~ 1.00 | 极强 | 顶级突破信号 | 强烈关注 |

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## 权重设计理由

| 分量 | 权重 | 理由 |
|------|------|------|
| **价格突破** | 50% | 最直接的信号，决定性因素 |
| **收敛程度** | 20% | 收敛越强，蓄势越充分，突破有效性越高 |
| **成交量** | 15% | 放量是确认信号，但非必要条件 |
| **拟合贴合度** | 15% | 形态纯度指标，过滤杂乱形态 |

**总和 = 100%**，确保分数在 0~1 范围内。

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## 代码实现

详见：`src/converging_triangle.py`

- `calc_fitting_adherence()` - 计算拟合贴合度
- `calc_breakout_strength()` - 计算强度分（主函数）
- `detect_converging_triangle()` - 调用强度计算

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## 相关文档

- [突破强度计算方法](./突破强度计算方法.md) - 完整技术文档
- [枢轴点拟合算法详解](./枢轴点分段选择算法详解.md) - 拟合贴合度的算法基础
- [讨论记录](../discuss/20260126-讨论.md) - 设计过程与决策