褚宏光
7bdcb474ba
- Introduced a new API for converging triangle detection, including the main function `detect_matrix()` for batch processing of stock data. - Added detailed documentation for the API, covering usage examples, parameter configurations, and output structures. - Created new markdown files for reference and usage instructions, enhancing the overall documentation quality. New files: - `src/triangle_detector_api.py`: Core API implementation. - `docs/triangle_api_reference.md`: Comprehensive API reference documentation. - `discuss/20260129-三角形强度.md`: Documentation for triangle strength detection functions. - `docs/2026-01-29_三角形数据_server.md`: Detailed usage of the triangle detection functions.
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## 1. `三角形强度()` - 全市场批量筛选
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**作用**：对全市场所有股票、所有日期进行批量检测，返回强度矩阵，用于筛选和排序。
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**入参**：
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| 参数 | 类型 | 默认值 | 说明 |
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|-----|------|--------|------|
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| `window` | int | 240 | 检测窗口（交易日） |
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| `min_convergence` | float | 0.45 | 最小收敛比例（末端/起始宽度） |
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| `breakout_threshold` | float | 0.005 | 突破阈值（0.5%） |
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| `volume_multiplier` | float | 1.5 | 放量确认倍数 |
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| `start_day` | int | -1 | 起始日索引（-1=自动） |
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| `end_day` | int | -1 | 结束日索引（-1=自动） |
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**返回值**：
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```python
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np.ndarray # shape: (n_stocks, n_days)
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```
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- 正值 `+0 ~ +1`：向上突破/潜力，值越大越强
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- 负值 `-1 ~ -0`：向下突破/潜力，绝对值越大越强
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- `NaN`：无有效形态
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**使用场景**：
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```python
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强度 = 三角形强度()
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# 筛选最新一天强向上的股票
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强向上 = 强度[:, -1] > 0.5
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# 按强度排序
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排名 = np.argsort(强度[:, -1])[::-1]
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```
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## 2. `三角形详情(ticker)` - 单股票详情
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**作用**：对单只股票进行检测，返回完整详情（强度分量、几何属性、图表数据），用于展示和分析。
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**入参**：
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| 参数 | 类型 | 默认值 | 说明 |
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|-----|------|--------|------|
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| `ticker` | str | 必填 | 股票代码，如 `"SH600519"` |
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| `window` | int | 240 | 检测窗口 |
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| `min_convergence` | float | 0.45 | 最小收敛比例 |
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| `breakout_threshold` | float | 0.005 | 突破阈值 |
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| `volume_multiplier` | float | 1.5 | 放量倍数 |
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| `display_days` | int | 300 | 图表显示天数 |
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**返回值**：`TriangleDetail` 对象
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| 字段 | 类型 | 说明 |
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|-----|------|------|
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| `strength` | float | 综合强度 (-1 ~ +1) |
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| `is_valid` | bool | 是否有效形态 |
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| `direction` | str | `"up"` / `"down"` / `"none"` |
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| `strength_up` | float | 向上强度原始值 (0~1) |
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| `strength_down` | float | 向下强度原始值 (0~1) |
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| `convergence_score` | float | 收敛分 (0~1) |
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| `volume_score` | float | 成交量分 (0~1) |
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| `fitting_score` | float | 拟合分 (0~1) |
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| `width_ratio` | float | 收敛比例 |
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| `upper_slope` | float | 上沿斜率 |
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| `lower_slope` | float | 下沿斜率 |
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| `touches_upper` | int | 触碰上沿次数 |
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| `touches_lower` | int | 触碰下沿次数 |
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| `volume_confirmed` | bool | 成交量是否确认 |
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| `chart_data` | dict | 图表数据（ECharts 格式） |
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**`chart_data` 结构**：
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```python
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{
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'dates': [20260101, 20260102, ...], # 日期
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'candlestick': [[o,c,l,h], ...], # K线数据
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'upper_line': [[x1,y1], [x2,y2]], # 上沿线
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'lower_line': [[x1,y1], [x2,y2]], # 下沿线
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'detection_window': [start, end], # 检测窗口
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'ticker': "SH600519",
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'strength': 0.65,
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'direction': "up",
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}
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```
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**使用场景**：
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```python
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详情 = 三角形详情("SH600519")
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# 查看结果
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print(f"强度: {详情.strength}")
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print(f"方向: {详情.direction}")
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print(f"收敛度: {详情.width_ratio}")
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# 前端绑定
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图表配置 = 详情.chart_data
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```
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## 典型工作流
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```python
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# 1. 批量筛选
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强度 = 三角形强度()
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目标股票索引 = np.where(强度[:, -1] > 0.5)[0]
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# 2. 获取详情
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tkrs = g.load_pkl()['tkrs']
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for idx in 目标股票索引[:10]:
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详情 = 三角形详情(tkrs[idx])
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print(f"{tkrs[idx]}: {详情.strength:.2f}, {详情.direction}")
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