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实时模式使用指南

快速上手方案4（混合策略）实时模式。

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什么是实时模式？

实时模式使用混合枢轴点检测策略，能够捕获最近几天的价格转折点，解决标准模式15天确认滞后的问题。

两种模式对比

特性	标准模式	实时模式
枢轴点类型	仅确认枢轴点	确认 + 候选枢轴点
检测滞后	15天	无滞后
枢轴点质量	高	高（确认）+ 中（候选）
适用场景	历史回测	实时选股
误报风险	低	中（候选点需确认）

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快速启用

方法1：配置文件（推荐）

编辑 scripts/triangle_config.py：

# 实时模式配置
REALTIME_MODE = True   # 改为 True
FLEXIBLE_ZONE = 5      # 最近5天使用降低标准

然后正常运行：

python scripts/pipeline_converging_triangle.py

方法2：临时启用（命令行）

保持配置文件为标准模式，临时启用实时模式：

# 待实现：命令行参数支持
# python scripts/run_converging_triangle.py --realtime

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参数说明

REALTIME_MODE

• False（默认）：标准模式，仅使用确认枢轴点
• True：实时模式，使用确认 + 候选枢轴点

FLEXIBLE_ZONE

灵活区域大小（最近N天使用降低标准）：

• 3天：保守，候选点更少，质量更高
• 5天（推荐）：平衡，适合大多数场景
• 7天：激进，更早发现信号，但噪音多

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使用场景

场景1：历史回测（标准模式）

# triangle_config.py
REALTIME_MODE = False

特点：

• 枢轴点完全确认，质量高
• 有15天滞后，但不影响回测结果
• 适合策略验证、绩效分析

场景2：实时选股（实时模式）

# triangle_config.py
REALTIME_MODE = True
FLEXIBLE_ZONE = 5

特点：

• 能捕获当前突破信号
• 候选枢轴点需要人工或规则确认
• 适合盘中/盘后快速筛选

场景3：保守实时（降低误报）

# triangle_config.py
REALTIME_MODE = True
FLEXIBLE_ZONE = 3  # 更严格

特点：

• 候选点更少，质量更高
• 依然比标准模式提前12天
• 适合对质量要求高的实盘

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检测结果解读

标准模式输出

stock_code,date,is_valid,breakout_dir,detection_mode,has_candidate_pivots
SH600000,20260120,True,up,standard,False

• detection_mode: "standard"
• has_candidate_pivots: False（无候选点）

实时模式输出

stock_code,date,is_valid,breakout_dir,detection_mode,has_candidate_pivots,candidate_pivot_count
SH600000,20260120,True,up,realtime,True,3

• detection_mode: "realtime"
• has_candidate_pivots: True（包含候选点）
• candidate_pivot_count: 3（候选枢轴点总数）

注意：

• 如果 has_candidate_pivots=True，说明检测结果依赖候选枢轴点
• 候选枢轴点置信度较低，可能随后续数据变化
• 建议次日复核或设置更严格的过滤条件

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验证测试

运行对比测试脚本：

python scripts/test_realtime_mode.py

测试内容：

1. 枢轴点检测对比（标准 vs 实时）
2. 三角形检测对比（标准 vs 实时）
3. FLEXIBLE_ZONE 参数影响测试

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实盘应用建议

步骤1：批量筛选（实时模式）

# 启用实时模式
# 编辑 triangle_config.py: REALTIME_MODE = True

python scripts/pipeline_converging_triangle.py

步骤2：人工复核

查看 outputs/converging_triangles/report.md，重点关注：

### 强突破股票（向上）

| 股票 | 突破强度 | 候选枢轴点 | 建议 |
|------|---------|-----------|------|
| SH600000 | 0.68 | 否 | 可信度高 ✓ |
| SH600001 | 0.65 | 是(3个) | 需确认 ⚠️ |

• 候选枢轴点=否：完全基于确认枢轴点，可信度高
• 候选枢轴点=是：包含候选枢轴点，建议次日复核

步骤3：次日确认

对于包含候选枢轴点的股票：

• 次日重新运行检测
• 查看候选点是否转为确认点
• 确认三角形形态是否稳定

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常见问题

Q1: 实时模式会增加多少候选股票？

A: 通常增加10-20%。具体取决于：

• FLEXIBLE_ZONE 大小（越大，候选越多）
• 市场波动（波动大，候选点多）
• 检测参数（shrink_ratio 等）

Q2: 候选枢轴点会导致误报吗？

A: 可能。候选枢轴点的"右边确认窗口"不完整，可能随后续数据变化。建议：

• 使用较小的 FLEXIBLE_ZONE（如3）
• 设置更严格的突破强度阈值（如 > 0.6）
• 次日复核确认

Q3: 标准模式和实时模式可以同时运行吗？

A: 可以。两次运行：

1. 设置 REALTIME_MODE=False，运行一次（保存为 all_results_standard.csv）
2. 设置 REALTIME_MODE=True，运行一次（保存为 all_results_realtime.csv）
3. 对比两份结果，找出实时模式新增的候选

Q4: 什么时候应该用标准模式？

A: 以下场景用标准模式：

• 历史回测和策略验证
• 生成研究报告
• 对质量要求极高的场景
• 不急于当日决策

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配置示例

保守配置（低误报）

REALTIME_MODE = True
FLEXIBLE_ZONE = 3

DETECTION_PARAMS = ConvergingTriangleParams(
    shrink_ratio=0.5,        # 更严格的收敛要求
    break_tol=0.01,          # 更明显的突破
    vol_k=1.5,               # 更强的放量要求
)

平衡配置（推荐）

REALTIME_MODE = True
FLEXIBLE_ZONE = 5

DETECTION_PARAMS = ConvergingTriangleParams(
    shrink_ratio=0.6,
    break_tol=0.005,
    vol_k=1.3,
)

激进配置（早发现）

REALTIME_MODE = True
FLEXIBLE_ZONE = 7

DETECTION_PARAMS = ConvergingTriangleParams(
    shrink_ratio=0.8,        # 更宽松的收敛
    break_tol=0.001,         # 更敏感的突破
    vol_k=1.2,               # 更低的放量门槛
)

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延伸阅读

• docs/方案4-混合策略详解.md - 完整技术说明
• docs/枢轴点边界问题分析.md - 边界盲区问题
• scripts/test_realtime_mode.py - 对比测试代码

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总结

实时模式通过混合枢轴点检测策略，实现了质量和实时性的平衡：

• ✅ 无15天滞后，捕获最新突破
• ✅ 区分确认和候选枢轴点
• ✅ 灵活调整激进程度（FLEXIBLE_ZONE）
• ⚠️ 候选枢轴点需要人工或规则确认

推荐用法：

• 历史回测：REALTIME_MODE=False
• 实时选股：REALTIME_MODE=True, FLEXIBLE_ZONE=5
• 次日复核包含候选枢轴点的结果