褚宏光
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- Created README.md and USAGE.md for project overview and usage instructions. - Added core algorithm in src/converging_triangle.py for batch processing of stock data. - Introduced data files (open.pkl, high.pkl, low.pkl, close.pkl, volume.pkl) for OHLCV data. - Developed output documentation for results and breakout strength calculations. - Implemented scripts for running the detection and generating reports. - Added SVG visualizations and markdown documentation for algorithm details and usage examples.
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对称三角形识别 - 代码讲解一页PPT
1. 算法总体流程（5步）
输入数据 → 枢轴点检测 → 边界线拟合 → 几何约束验证 → 突破判定 → 输出结果
2. 核心模块与函数
(1) 枢轴点检测
函数：pivots_fractal(high, low, k)
作用：从高低价序列中提取明显峰谷
关键参数：pivot_k（越大越严格）
(2) 边界线拟合
函数：fit_boundary_line(x, y, mode, n_segments)
作用：按时间分段取极值点，拟合贴边趋势线
关键参数：boundary_n_segments（越小越贴边）
(3) 形态验证
函数：detect_sym_triangle(...)
包含：斜率约束、收敛判断、触碰次数、突破确认
3. 几何约束（对称三角形判定）
- 上沿下降：
a_u <= upper_slope_max - 下沿上升：
a_l > 0 - 收敛比例：
width_end / width_start <= shrink_ratio - 触碰次数：上下沿均 ≥ 2 次
4. 突破与确认逻辑
- 向上突破：
close[end] > upper_end * (1 + break_tol) - 向下突破：
close[end] < lower_end * (1 - break_tol) - 成交量确认（可选）：
volume[end] > MA(volume) * vol_k - 假突破过滤：突破后
m根内回到线内
5. 关键参数（调参入口）
| 参数 | 含义 | 建议范围 |
|---|---|---|
WINDOW |
最近窗口长度 | 200~500 |
PIVOT_K |
枢轴检测窗口 | 5~30 |
BOUNDARY_N_SEGMENTS |
分段数 | 2~5 |
UPPER_SLOPE_MAX |
上沿斜率上限 | -0.01~0.10 |
SHRINK_RATIO |
收敛比例 | 0.3~0.9 |
TOUCH_TOL |
触碰容差 | 0.03~0.15 |
6. 结果输出结构
SymTriangleResult 包含：
- 识别区间：
start, end - 趋势线：
upper_coef, lower_coef - 收敛程度：
width_ratio - 触碰次数：
touches_upper, touches_lower - 突破信息：
breakout, volume_confirmed, false_breakout
7. 文件组织
code/
├── sym_triangle.py # 核心算法（检测+拟合+判定）
├── run_sym_triangle_json.py # 测试脚本（参数配置+可视化）
└── data.json # 输入数据（labels/values）