褚宏光 bf6baa5483 Add scoring module and enhance HTML viewer with standardization
- Add scripts/scoring/ module with normalizer, sensitivity analysis, and config
- Enhance stock_viewer.html with standardized scoring display
- Add integration tests and normalization verification scripts
- Add documentation for standardization implementation and usage guides
- Add data distribution analysis reports for strength scoring dimensions
- Update discussion documents with algorithm optimization plans
2026-01-30 18:43:37 +08:00

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收敛三角形强度分六维度 - 数据分布分析

分析日期: 2026-01-29
样本量: 18,004个有效三角形
分析对象: 强度分系统的6个核心维度7个字段


📚 快速导航

🎯 核心文档

强度分六维度_分析报告.md 推荐阅读

  • 完整的统计分析报告
  • 各维度详细解读
  • 实战建议与代码示例
  • 阅读时间: 15分钟

📊 强度分系统构成

编号 维度名称 字段 权重 范围
1 突破幅度分 price_score_up/down 45% [0, 1]
2 收敛度分 convergence_score 20% [0, 1]
3 成交量分 volume_score 15% [0, 1]
4 形态规则度 geometry_score 10% [0, 1]
5 价格活跃度 activity_score 5% [0, 1]
6 倾斜度分 tilt_score 5% [0, 1]

: 突破幅度分根据突破方向分为向上/向下两个字段


🎯 核心发现摘要

1 正态性

  • 7/7 维度全部非正态 (p值≈0)
  • 必须放弃均值±3σ、t检验等传统统计方法

2 偏度分布

  • 右偏 (4个): 突破幅度分、成交量分、形态规则度
  • 对称 (2个): 收敛度分、价格活跃度
  • 左偏 (1个): 倾斜度分

3 厚尾排行 (Top 5)

排名 维度 超额峰度 尾部倍数 等级
1 倾斜度分 46.33 7.8× 🔴 极端
2 突破幅度分(向下) 45.72 8.2× 🔴 极端
3 突破幅度分(向上) 13.38 15.7× 🟠 显著
4 形态规则度 4.56 11.9× 🟡 中度
5 成交量分 2.77 19.1× 🟡 中度

💡 关键实战建议

阈值设置

突破幅度分(向上):
  ❌ 不用均值 (0.056)
  ✅ 推荐 P85-P90 (≈0.15)
  
收敛度分:
  ✅ 高质量 > 0.85
  ✅ 极佳 > 0.90
  
成交量分:
  ⚠️ 中位数=0 → 不作必要条件
  ✅ 作为加分项 (>0.5 = 稀缺信号)

统计方法

❌ 禁止: 均值±kσ、t检验、正态置信区间
✅ 推荐: 百分位数、非参数检验、Bootstrap

📈 可视化图表

分布形态分析

distribution_plots_强度分六维度.png

  • 7个维度的直方图
  • 核密度估计 (绿色虚线)
  • 正态分布拟合 (红色实线)

正态性检验

qq_plots_强度分六维度.png

  • Q-Q图
  • 点偏离对角线 = 非正态

异常值识别

boxplots_强度分六维度.png

  • 箱线图
  • 直观展示偏斜和异常值

📊 数据文件

统计数据表

distribution_analysis_强度分六维度.csv

  • 7个维度的完整统计指标
  • 包含: 均值、标准差、中位数、偏度、峰度、P值、尾部倍数等

分析脚本

analyze_distribution_强度分六维度.py

  • 可重现的Python脚本
  • 可基于新数据重新运行

📂 文件清单

文件名 大小 类型 说明
INDEX.md - 📑 索引 本文档
强度分六维度_分析报告.md 18KB 📄 报告 完整分析报告
distribution_plots_强度分六维度.png 387KB 🖼️ 图表 分布图
qq_plots_强度分六维度.png 242KB 🖼️ 图表 Q-Q图
boxplots_强度分六维度.png 99KB 🖼️ 图表 箱线图
distribution_analysis_强度分六维度.csv 2.1KB 📊 数据 统计表
analyze_distribution_强度分六维度.py 12KB 💻 代码 分析脚本

🎉 核心成果

正态性检验 - 7/7全部非正态
偏度分析 - 57%右偏
厚尾特征 - 5/7显著厚尾
实战建议 - 阈值设置、统计方法、权重优化
可视化 - 3类图表全覆盖
可重现 - 完整Python脚本


🔗 相关资源

  • 原始数据: technical-patterns-lab/outputs/converging_triangles/all_results.csv
  • 讨论记录: technical-patterns-lab/discuss/20260129-讨论.md
  • 强度分说明: technical-patterns-lab/docs/强度分组成梳理.md

🔄 版本历史

日期 版本 说明
2026-01-29 v2.0 重新聚焦强度分6维度7字段
2026-01-29 v1.0 初始版本(16维度) - 已废弃

更新时间: 2026-01-29 16:35
分析工具: Python + Scipy + Matplotlib