# 收敛三角形检测 API 参考文档

## 概览

`triangle_detector_api.py` 提供收敛三角形形态检测的完整封装，核心设计：

- **主函数 `detect_matrix()`**：全市场矩阵批量检测（如万得全A所有A股）
- **一个 `strength` 搞定筛选**：正值=向上，负值=向下，绝对值=强度
- **4 个核心参数**：都有合理默认值，大多数场景无需调整

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## 快速开始

```python
from triangle_detector_api import detect_matrix

# 输入：OHLCV 矩阵 (n_stocks, n_days)
df = detect_matrix(
    high_mtx=high_mtx,       # shape: (n_stocks, n_days)
    low_mtx=low_mtx,
    close_mtx=close_mtx,
    volume_mtx=volume_mtx,
    dates=dates,             # shape: (n_days,)
    tkrs=tkrs,               # shape: (n_stocks,) 股票代码
    tkrs_name=tkrs_name,     # shape: (n_stocks,) 股票名称
)

# 筛选
df[df['strength'] > 0.5]       # 强向上突破
df[df['strength'] < -0.5]      # 强向下突破
df.sort_values('strength', ascending=False)  # 排序
```

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## 核心函数

### `detect_matrix()` ⭐ 主函数

全市场矩阵批量检测：每只股票每天都进行检测。适用于万得全A等全市场扫描场景。

```python
def detect_matrix(
    high_mtx: np.ndarray,      # (n_stocks, n_days)
    low_mtx: np.ndarray,
    close_mtx: np.ndarray,
    volume_mtx: np.ndarray,
    dates: np.ndarray,         # (n_days,)
    tkrs: np.ndarray = None,   # (n_stocks,) 股票代码
    tkrs_name: np.ndarray = None,  # (n_stocks,) 股票名称
    params: DetectionParams = None,
    start_day: int = None,
    end_day: int = None,
    only_valid: bool = True,
    verbose: bool = False,
) -> pd.DataFrame
```

**参数说明：**

| 参数 | 类型 | 必填 | 说明 |
|------|------|------|------|
| `high_mtx` | ndarray | ✅ | 最高价矩阵 (n_stocks, n_days) |
| `low_mtx` | ndarray | ✅ | 最低价矩阵 |
| `close_mtx` | ndarray | ✅ | 收盘价矩阵 |
| `volume_mtx` | ndarray | ✅ | 成交量矩阵 |
| `dates` | ndarray | ✅ | 日期数组 (n_days,) |
| `tkrs` | ndarray | ❌ | 股票代码数组 |
| `tkrs_name` | ndarray | ❌ | 股票名称数组 |
| `params` | DetectionParams | ❌ | 检测参数 |
| `start_day` | int | ❌ | 起始日索引 |
| `end_day` | int | ❌ | 结束日索引 |
| `only_valid` | bool | ❌ | 只返回有效形态，默认 True |
| `verbose` | bool | ❌ | 打印进度 |

**返回值：** DataFrame

| 列名 | 说明 |
|------|------|
| `stock_idx` | 股票索引 |
| `stock_code` | 股票代码 |
| `stock_name` | 股票名称 |
| `date_idx` | 日期索引 |
| `date` | 日期 |
| `strength` | **强度分（核心输出）** |
| `is_valid` | 是否有效形态 |
| `direction` | 突破方向 |
| `width_ratio` | 收敛比例 |

**示例：**

```python
from triangle_detector_api import detect_matrix

# 批量检测
df = detect_matrix(high, low, close, volume, dates, tkrs, tkrs_name, verbose=True)

# 筛选
strong_up = df[df['strength'] > 0.5]
strong_down = df[df['strength'] < -0.5]

# 某日最强股票
latest_date = df['date'].max()
df[df['date'] == latest_date].sort_values('strength', ascending=False).head(10)
```

---

### `detect_triangle()` 

单股票检测（用于生成图表数据）。

```python
def detect_triangle(
    ohlc_data: Dict,
    params: DetectionParams = None,
    include_pivots: bool = True,
    display_window: int = None,
) -> DetectionResult
```

**ohlc_data 格式：**

```python
{'dates': [...], 'open': [...], 'high': [...], 'low': [...], 'close': [...], 'volume': [...]}
```

**返回值：** `DetectionResult` 对象，包含 `chart_data` 可生成 ECharts 配置

---

## 入参配置

### `DetectionParams`

检测参数类，所有参数都有合理默认值。

```python
from triangle_detector_api import DetectionParams

# 使用默认参数（推荐）
params = DetectionParams()

# 自定义参数
params = DetectionParams(
    window=120,
    min_convergence=0.6,
)
```

**可调参数：**

| 参数 | 类型 | 默认值 | 说明 |
|------|------|--------|------|
| `window` | int | 240 | 检测窗口大小（交易日） |
| `min_convergence` | float | 0.45 | 收敛比例阈值（末端宽度/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 |

**参数调整建议：**

| 参数 | 较小值效果 | 较大值效果 |
|------|-----------|-----------|
| `window` | 检测短期形态，信号及时 | 检测中长期形态，信号可靠 |
| `min_convergence` | 要求更强收敛，形态标准 | 放宽收敛，更多候选 |
| `breakout_threshold` | 更敏感，可能假突破 | 减少假突破，可能漏信号 |
| `volume_multiplier` | 允许轻度放量 | 要求更强放量确认 |

---

## 输出结构

### `DetectionResult`

检测结果类。

```python
@dataclass
class DetectionResult:
    # 核心输出
    strength: float           # 综合强度分 (-1 ~ +1)
    is_valid: bool            # 是否检测到有效形态
    direction: BreakoutDirection  # 突破方向
    
    # 辅助输出
    strength_up: float        # 向上强度原始值 (0~1)
    strength_down: float      # 向下强度原始值 (0~1)
    strength_components: StrengthComponents  # 强度分分量
    
    # 形态几何属性
    width_ratio: float        # 收敛比例
    touches_upper: int        # 触碰上沿次数
    touches_lower: int        # 触碰下沿次数
    volume_confirmed: bool    # 成交量确认
    
    # 前端数据
    chart_data: ChartData     # 图表数据
```

### 核心字段：`strength`

**范围：-1 ~ +1**

| 范围 | 含义 | 建议操作 |
|------|------|----------|
| +0.7 ~ +1.0 | 强向上突破 ⬆️⬆️⬆️ | 重点关注 |
| +0.4 ~ +0.7 | 中等向上 ⬆️⬆️ | 关注 |
| +0.2 ~ +0.4 | 向上潜力 ⬆️ | 观察 |
| 0 | 无效形态 | 忽略 |
| -0.2 ~ -0.4 | 向下潜力 ⬇️ | 观察 |
| -0.4 ~ -0.7 | 中等向下 ⬇️⬇️ | 关注 |
| -0.7 ~ -1.0 | 强向下突破 ⬇️⬇️⬇️ | 重点关注 |

### `StrengthComponents`

强度分各分量，便于理解分数构成。

| 分量 | 权重 | 说明 |
|------|------|------|
| `price_score` | 50% | 价格突破幅度 |
| `convergence_score` | 15% | 收敛程度 |
| `volume_score` | 10% | 放量程度 |
| `fitting_score` | 10% | 拟合贴合度 |
| `utilization_score` | 15% | 边界利用率 |

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## 筛选示例

### 基础筛选

```python
from triangle_detector_api import detect_matrix

# 批量检测
df = detect_matrix(high, low, close, volume, dates, tkrs, tkrs_name)

# 强向上突破
df[df['strength'] > 0.5]

# 强向下突破
df[df['strength'] < -0.5]

# 任意强信号
df[abs(df['strength']) > 0.3]

# 按强度排序
df.sort_values('strength', ascending=False)
```

### 按日期筛选

```python
# 某日的检测结果
target_date = 20260120
df_day = df[df['date'] == target_date]

# 某日最强的10只股票
df_day.sort_values('strength', ascending=False).head(10)
```

### 按股票筛选

```python
# 某只股票的历史检测结果
df_stock = df[df['stock_code'] == '000001.SZ']

# 查看该股票的强度分变化
df_stock[['date', 'strength', 'direction']].tail(20)
```

### 统计分析

```python
# 每日有效形态数量
df.groupby('date')['is_valid'].sum()

# 每日强向上突破数量
df[df['strength'] > 0.5].groupby('date').size()

# 强度分分布
df['strength'].describe()
```

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## 前端集成

### Vue3 + ECharts

**1. 安装依赖**

```bash
npm install echarts vue-echarts
```

**2. 获取 ECharts 配置**

```python
result = detect_triangle(ohlc_data)

if result.chart_data:
    echarts_option = result.chart_data.to_echarts_option("股票名称")
    # echarts_option 可直接用于前端
```

**3. Vue3 组件使用**

```vue
<script setup>
import { ref } from 'vue'
import { use } from 'echarts/core'
import { CanvasRenderer } from 'echarts/renderers'
import { CandlestickChart, BarChart, LineChart, ScatterChart } from 'echarts/charts'
import { GridComponent, TooltipComponent, LegendComponent, MarkLineComponent } from 'echarts/components'
import VChart from 'vue-echarts'

use([
  CanvasRenderer, 
  CandlestickChart, 
  BarChart, 
  LineChart, 
  ScatterChart,
  GridComponent, 
  TooltipComponent, 
  LegendComponent,
  MarkLineComponent
])

// 从 API 获取的配置
const chartOption = ref({})

async function loadChart(stockCode) {
  const response = await fetch(`/api/triangle/${stockCode}`)
  const data = await response.json()
  chartOption.value = data.echarts_option
}
</script>

<template>
  <v-chart :option="chartOption" style="height: 500px" autoresize />
</template>
```

### ChartData 结构

```python
@dataclass
class ChartData:
    candlestick: List[List[float]]  # K线数据 [[open, close, low, high], ...]
    dates: List[str]                 # 日期数组
    volumes: List[float]             # 成交量
    upper_line: Optional[TrendLine]  # 上沿趋势线
    lower_line: Optional[TrendLine]  # 下沿趋势线
    pivots: List[PivotPoint]         # 枢轴点列表
    detection_window: Tuple[int, int]  # 检测窗口范围
```

**注意：** ECharts K线格式为 `[open, close, low, high]`，与标准 OHLC 顺序不同。

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## 完整示例

```python
from triangle_detector_api import detect_triangle, DetectionParams, quick_detect

# ============ 示例1：基础使用 ============
ohlc_data = {
    'dates': dates_list,
    'open': open_list,
    'high': high_list,
    'low': low_list,
    'close': close_list,
    'volume': volume_list,
}

result = detect_triangle(ohlc_data)

print(f"是否有效形态: {result.is_valid}")
print(f"强度分: {result.strength}")
print(f"突破方向: {result.direction.value}")

if result.is_valid:
    print(f"收敛比例: {result.width_ratio:.2f}")
    print(f"触碰次数: 上沿 {result.touches_upper}, 下沿 {result.touches_lower}")

# ============ 示例2：自定义参数 ============
params = DetectionParams(
    window=120,              # 短窗口，检测短期形态
    min_convergence=0.6,     # 放宽收敛要求
    breakout_threshold=0.01, # 更严格的突破阈值
)
result = detect_triangle(ohlc_data, params)

# ============ 示例3：快速筛选 ============
strength = quick_detect(
    dates=dates_list,
    open_=open_list,
    high=high_list,
    low=low_list,
    close=close_list,
    volume=volume_list,
)

if strength > 0.5:
    print("发现强向上突破信号！")
elif strength < -0.5:
    print("发现强向下突破信号！")

# ============ 示例4：获取前端数据 ============
if result.chart_data:
    # 获取 ECharts 配置
    echarts_option = result.chart_data.to_echarts_option("000001.SZ 平安银行")
    
    # 转为 JSON（用于 API 响应）
    import json
    json_data = json.dumps(echarts_option, ensure_ascii=False)
```

---

## 常见问题

### Q: 为什么强度分为 0？

**可能原因：**
1. 数据长度不足（需要至少 `window` 天的数据）
2. 未形成有效的收敛三角形形态
3. 斜率不满足收敛要求（上沿应向下，下沿应向上）

### Q: 如何调整检测敏感度？

```python
# 更严格（高质量形态）
params = DetectionParams(
    min_convergence=0.4,      # 要求更强收敛
    breakout_threshold=0.01,  # 要求更明显突破
    volume_multiplier=1.8,    # 要求更强放量
)

# 更宽松（更多候选）
params = DetectionParams(
    min_convergence=0.7,      # 放宽收敛要求
    breakout_threshold=0.002, # 允许轻微突破
    volume_multiplier=1.2,    # 允许轻度放量
)
```

### Q: 图表数据格式与其他库不兼容？

ECharts K线格式为 `[open, close, low, high]`。

如需标准 OHLC 格式 `[open, high, low, close]`，可自行转换：

```python
# ECharts -> 标准 OHLC
def to_standard_ohlc(echarts_data):
    return [[row[0], row[3], row[2], row[1]] for row in echarts_data]
```

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## 版本信息

- **模块**: `triangle_detector_api.py`
- **核心依赖**: `converging_triangle.py`（自动使用 Numba 优化版本）
- **Python**: 3.8+
- **NumPy**: 1.20+
- **Numba**: 0.55+（可选，安装后自动启用加速）

> **性能优化说明**：`converging_triangle.py` 会自动检测并加载 `converging_triangle_optimized.py`（Numba 加速版）。启动时会打印：
> - `[性能优化] 已启用Numba加速` - 优化版本生效
> - `[性能优化] 未启用Numba加速` - 回退到原版（numba 未安装）