## 收敛三角形函数本身

总体思路：用户可调整"强度分"中的每个参数，最终筛选出符合预期的个股。

1. **"拟合贴合度"与"边界利用率"，是否可以合并为一个维度？** ✅ 已完成
   - **结论**：不建议合并，两者测量的是不同维度
   - **优化**：重命名为"形态规则度"和"价格活跃度"，更直观
   - **详情**：见 `docs/命名优化_拟合贴合度_边界利用率_重命名.md`

2. **"强度分"中需要新增"角度"参数**：即斜率、三角形的旋转角度。 ✅ 已完成
   - **实现方式**：新增"倾斜度分"作为第6个维度
   - **权重分配**：从突破幅度分中分配5%（50% → 45%）
   - **详情**：见 `docs/强度分_增加角度参数_深度分析.md`
3. **"强度分"内所有参数需保持在 0-1 区间**
**目前所有 6 个强度分参数都已经在 0-1 区间内**。以下是各分量的归一化方式总结：

| 分量 | 归一化方式 | 范围保证 |
|------|-----------|---------|
| **突破幅度分** (`price_score`) | `np.tanh(pct * 15.0)` | tanh 输出 [0, 1]（因为 pct ≥ 0） |
| **收敛度分** (`convergence_score`) | `max(0, min(1, 1 - width_ratio))` | 显式 clamp 到 [0, 1] |
| **成交量分** (`volume_score`) | `min(1, max(0, volume_ratio - 1))` | 显式 clamp 到 [0, 1] |
| **形态规则度** (`geometry_score`) | `exp(-error * 20)` + clamp | 指数衰减 + 显式 clamp |
| **价格活跃度** (`activity_score`) | 逐日计算 `1 - blank_ratio` 的平均 + clamp | 每日 clamp + 最终 clamp |
| **倾斜度分** (`tilt_score`) | `(1 ± tilt) / 2` + clamp | 显式 clamp 到 [0, 1] |

### 形态规则度和价格活跃度的归一化详解

关于**形态规则度** (`geometry_score`) 和**价格活跃度** (`activity_score`) 这两个分量的详细归一化实现，请参阅：

**详细文档**：[`docs/强度分_形态规则度和价格活跃度_归一化详解.md`](../docs/强度分_形态规则度和价格活跃度_归一化详解.md)

**核心要点**：
- **形态规则度**：使用指数衰减映射 `exp(-mean_rel_error * 20)`，测量枢轴点到拟合线的贴合程度
- **价格活跃度**：使用线性反转 `1 - blank_ratio` + 双重clamp，逐日计算通道空间利用率后取平均

两者都严格保证输出在 [0, 1] 区间，满足强度分系统的设计要求。

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![](images/2026-01-29-16-10-44.png)

4. **分析日志,评估各个维度的分布:均值、正态性、厚尾** ✅ 已完成
   - **分析时间**: 2026-01-29 16:28
   - **样本量**: 18,004个有效三角形 (108只股票 × 500天检测窗口)
   - **分析对象**: **强度分系统的6个核心维度** (7个字段: price_score_up/down分开统计)
   - **核心发现**:
     - ❌ **所有7个字段均呈现非正态分布** (p≈0)
     - ⚠️ **5/7字段显著厚尾** (超额峰度>0, 极端事件是正态分布的8-19倍)
     - 📊 **4/7字段右偏** (多数普通值+少数极端大值的长尾结构)
   - **关键发现**:
     1. **突破幅度分(向上)**: 中位数=0, 超额峰度13.38, 尾部15.7倍 → 大多数未突破,强突破稀缺但频繁
     2. **突破幅度分(向下)**: 中位数=0, 超额峰度45.72 → 向下突破最不可预测
     3. **成交量分**: 中位数=0, 尾部19.1倍 → 放量突破极其稀缺(所有维度中尾部倍数最高)
     4. **倾斜度分**: 超额峰度46.33, Q25=Q75=0.5 → 算法强烈偏好对称三角形(75%恰好=0.5)
     5. **收敛度分**: 超额峰度-1.05 → 唯一薄尾维度,分布稳定可靠
   - **实战建议**:
     - 禁止使用均值±3σ、t检验等基于正态的方法
     - 推荐使用百分位数(P75/P90)、非参数检验、Bootstrap
     - 突破幅度分阈值: P85-P90≈0.15 (而非均值0.056)
     - 成交量分不作必要条件(中位数=0),仅作加分项
   - **权重优化建议**:
     - 收敛度分: 20%→25% (最稳定可靠)
     - 成交量分: 15%→10% (中位数=0导致区分度低)
     - 形态规则度: 10%→5% (数值普遍过低)
     - 价格活跃度: 5%→10% (近正态且稳定)
   - **详细报告**: 
     - 📄 主报告: `docs/收敛三角形_数据分布分析_20260129/强度分六维度_分析报告.md` ⭐
     - 📑 索引: `docs/收敛三角形_数据分布分析_20260129/INDEX.md`
     - 🖼️ 可视化: `distribution_plots_强度分六维度.png`, `qq_plots_强度分六维度.png`, `boxplots_强度分六维度.png`
     - 📊 数据表: `distribution_analysis_强度分六维度.csv` (7字段统计)
     - 💻 脚本: `analyze_distribution_强度分六维度.py` (可重现)

5. **强度分系统优化：等权设计+参数可调性+平滑性优化** ✅ 深度分析完成
   - **分析时间**: 2026-01-29 17:00
   - **核心问题**:
     - 维度间不可比性：中位数差异巨大 (0 vs 0.8)
     - 零膨胀分布：突破幅度分、成交量分50%为0
     - 点质量分布：倾斜度分75%=0.5
     - 等权相加会导致收敛度分和倾斜度分"吃掉"大部分强度分
   - **SOTA方法调研**:
     1. **截面分位数标准化**: 消除尺度差异，但对零膨胀效果差
     2. **Power Sorting (2023)**: 专门处理厚尾，保留极端值信息
     3. **自适应分组标准化**: 根据分布类型选择不同策略
     4. **PID控制论**: 自适应权重调整，基于实际反馈优化
     5. **端到端ML优化**: 自动学习最优变换和权重
   - **推荐方案：分层标准化**:
     - 零膨胀分布(突破幅度分/成交量分): 非零部分排名，零值设为0.5(中性)
     - 点质量分布(倾斜度分): 偏离中心的值进行拉伸
     - 正常分布(收敛度分/价格活跃度): 标准分位数标准化
     - 低区分度(形态规则度): 对数变换扩大区分度
   - **基金经理视角评估**:
     | 维度 | 量化意义 | 当前问题 | 建议 |
     |-----|---------|---------|------|
     | 突破幅度分 | 信号强度/价格动能 | 中位数=0 | 标准化后使用P75+ |
     | 收敛度分 | 蓄势程度/多空博弈 | ✅稳定 | 可提高权重 |
     | 成交量分 | 资金确认 | 中位数=0 | 不作必要条件，作加分项 |
     | 形态规则度 | 形态质量 | 普遍极低 | 对数变换扩大区分度 |
     | 价格活跃度 | 真实博弈 | ✅近正态 | 可提高权重 |
     | 倾斜度分 | 趋势一致性 | 75%=0.5 | 重新标准化 |
   - **系统评分**:
     - 当前综合评分: 2.8/5
     - 优化后预期: 4.3/5
   - **应用层设计**:
     - 等权基础 + 预设配置(激进/保守/放量模式)
     - 多维度阈值筛选器
     - 敏感性分析工具
   - **详细报告**: `docs/收敛三角形_数据分布分析_20260129/强度分优化方案_深度分析.md` ⭐