褚宏光 6d545eb231 Enhance converging triangle detection with new features and documentation updates

- Added support for a detailed chart mode in plot_converging_triangles.py, allowing users to visualize all pivot points and fitting lines.
- Improved pivot fitting logic to utilize multiple representative points, enhancing detection accuracy and reducing false positives.
- Introduced a new real-time detection mode with flexible zone parameters for better responsiveness in stock analysis.
- Updated README.md and USAGE.md to reflect new features and usage instructions.
- Added multiple documentation files detailing recent improvements, including pivot point fitting and visualization enhancements.
- Cleaned up and archived outdated scripts to streamline the project structure.

2026-01-26 16:21:36 +08:00

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相向收敛约束改进

日期: 2026-01-26
问题: 下降通道被误判为收敛三角形
解决方案: 增加"相向收敛"检查，过滤同向运动的通道形态

问题描述

原算法仅检查斜率范围，允许：

上沿斜率 ≤ 0.10（可向上、水平、向下）
下沿斜率 ≥ -0.10（可向下、水平、向上）

导致问题：上下沿都向下的"下降通道"被识别为三角形

误判案例

股票：SZ300530 领湃科技
日期：20260120

上沿：向下倾斜（斜率 < 0）
下沿：向下倾斜（斜率 < 0）

这是典型的下降通道，不是收敛三角形，但通过了原检测。

解决方案

新增约束：相向收敛检查

在 src/converging_triangle.py 的 detect_converging_triangle() 函数中，斜率检查后增加：

# 相向收敛检查：确保上下沿是相向运动的（关键约束）
slope_tolerance = 0.01  # 斜率容差，用于判断"接近水平"

# 检查是否同向运动
both_descending = (a_u < -slope_tolerance) and (a_l < -slope_tolerance)  # 都向下
both_ascending = (a_u > slope_tolerance) and (a_l > slope_tolerance)      # 都向上

if both_descending or both_ascending:
    # 这是通道形态，不是收敛三角形
    return invalid_result

判定逻辑

✅ 通过（真正的收敛三角形）

对称三角形：上沿向下 + 下沿向上
上升三角形：上沿水平 + 下沿向上
下降三角形：上沿向下 + 下沿水平

❌ 拒绝（通道形态）

下降通道：上沿向下 + 下沿向下（同向↓）
上升通道：上沿向上 + 下沿向上（同向↑）

斜率判定

使用 slope_tolerance = 0.01 作为阈值：

斜率 < -0.01 → 向下
斜率 > +0.01 → 向上
-0.01 ~ +0.01 → 水平

测试验证

运行测试脚本：

python scripts/test_slope_constraint.py

测试结果

形态	上沿斜率	下沿斜率	预期	实际	结果
对称三角形	-0.050	+0.050	PASS	PASS	✓
下降三角形	-0.080	+0.001	PASS	PASS	✓
上升三角形	+0.001	+0.080	PASS	PASS	✓
下降通道	-0.050	-0.080	REJECT	REJECT	✓
上升通道	+0.050	+0.080	REJECT	REJECT	✓
微弱收敛	-0.005	+0.005	PASS	PASS	✓
水平矩形	+0.001	-0.001	PASS	PASS	✓

全部测试通过 ✓

预期影响

对检测结果的影响

减少误报：过滤掉下降/上升通道
提高精度：只保留真正的收敛三角形
候选数量：预计减少 10%-20%（取决于市场走势）

对现有数据的影响

重新运行检测后：

之前识别的下降通道（如 SZ300530）将被过滤
对称/上升/下降三角形不受影响
需要重新生成报告和图表

重新运行检测

# 激活环境
.\.venv\Scripts\Activate.ps1

# 重新运行完整流水线
python scripts/pipeline_converging_triangle.py

或分步运行：

# 1. 重新检测
python scripts/run_converging_triangle.py

# 2. 生成报告
python scripts/report_converging_triangles.py

# 3. 绘制图表
python scripts/plot_converging_triangles.py

附录：三角形形态分类

标准收敛三角形（Converging Triangle）

对称三角形 (Symmetrical Triangle)
    /\
   /  \↓ 上沿向下
  /    \
 /      \
/___↑____\ 下沿向上

上升三角形 (Ascending Triangle)
————————— 上沿水平
   /     
  /      
 /_____↑_\ 下沿向上

下降三角形 (Descending Triangle)
    \↓
     \     上沿向下
      \    
_______\ 下沿水平

非收敛形态（应被过滤）

下降通道 (Descending Channel)
    \↓
     \     上沿向下
      \    
       \↓  下沿向下（同向）

上升通道 (Ascending Channel)
       /↑  上沿向上（同向）
      /    
     /↑    
    /      下沿向上

总结

通过增加"相向收敛"约束，算法现在能够正确区分：

✅ 收敛三角形（相向运动，符合技术分析定义）
❌ 上升/下降通道（同向运动，不是三角形）

这一改进提高了检测的准确性和可靠性，使其更符合技术分析的标准定义。

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