褚宏光 24652b5790 Enhance converging triangle analysis with boundary utilization scoring and detailed chart mode

- Introduced a new boundary utilization score to measure price proximity to triangle boundaries, improving the accuracy of strength assessments.
- Updated scoring weights to incorporate boundary utilization, adjusting the contributions of convergence, volume, and fitting scores.
- Added detailed chart mode in the stock viewer, allowing users to toggle between standard and detailed views with additional metrics displayed.
- Enhanced documentation to reflect new features, including usage instructions for the boundary utilization score and detailed chart mode.
- Improved error handling in the stock viewer for better user experience.

2026-01-27 18:54:56 +08:00

5.1 KiB

Raw Blame History

拟合线不好，需要使用 "凸优化经典算法"。最终是希望上沿线或下沿线，包含大部分的枢轴点。

已实现：凸优化拟合方法（2026-01-27）

新增参数

fitting_method: str = "iterative"  # "iterative" | "lp" | "quantile" | "anchor"

拟合方法对比

方法	说明	优点	缺点
iterative	迭代离群点移除 + 最小二乘法	稳定保守，已有调参经验	线"穿过"数据而非"包住"
lp	线性规划凸优化	数学严谨，保证边界包络	对极端值敏感
quantile	分位数回归 (上95%/下5%)	统计稳健，抗异常值	计算稍慢
anchor	绝对极值锚点 + 斜率优化	锚点明确，线更贴近主趋势	对枢轴点数量较敏感

LP 方法数学原理

上沿问题 (找"天花板"，最紧的包络):

minimize    Σ(a*x_i + b - y_i)    线与点的总距离
subject to  y_i ≤ a * x_i + b     所有点在线下方
            -0.5 ≤ a ≤ 0.5        斜率限制

下沿问题 (找"地板"，最紧的包络):

minimize    Σ(y_i - a*x_i - b)    线与点的总距离
subject to  y_i ≥ a * x_i + b     所有点在线上方
            -0.5 ≤ a ≤ 0.5        斜率限制

这确保拟合线严格"包住"所有枢轴点，且尽量贴近数据，符合技术分析中"压力线/支撑线"的语义。

Anchor 方法思路

核心目标：固定锚点，优化斜率，使大部分枢轴点在边界线正确一侧。

锚点：检测窗口内的绝对最高/最低点（排除最后1天用于突破判断）
上沿：找最“平缓”的下倾线，使 >=95% 枢轴高点在上沿线下方
下沿：找最“平缓”的上倾线，使 >=95% 枢轴低点在下沿线上方
实现：对斜率做二分搜索，满足覆盖率约束后取最贴近的一条线

测试验证

上沿 LP: slope=-0.006667, intercept=10.5333
  验证(线-点): [0.033, 0.000, 0.067, 0.033, 0.000]  (全>=0，线在点上方)
下沿 LP: slope=0.005000, intercept=8.0000
  验证(点-线): [0.00, 0.05, 0.00, 0.05, 0.00]  (全>=0，线在点下方)

使用方法

from src.converging_triangle import ConvergingTriangleParams, detect_converging_triangle

# 使用凸优化/统计方法
params = ConvergingTriangleParams(
    fitting_method="lp",  # 或 "quantile" / "anchor"
    # ... 其他参数
)

result = detect_converging_triangle(high, low, close, volume, params)

实现位置

参数类: ConvergingTriangleParams.fitting_method
LP拟合: fit_boundary_lp()
分位数回归: fit_boundary_quantile()
锚点拟合: fit_boundary_anchor()
分发函数: fit_pivot_line_dispatch()

拟合度分数低，强度分却整体偏高

已实现：边界利用率分数（2026-01-27）

问题分析

观察图中 SZ002748 世龙实业：

宽度比：0.12（非常收敛）
强度分：0.177（排名第三）
但肉眼观察：价格走势与三角形边界之间有大量空白

原因：

原权重：收敛分 20%、拟合贴合度 15%
当宽度比 0.12 时，收敛分 = 1 - 0.12 = 0.88
收敛分贡献 = 0.20 × 0.88 = 0.176 ≈ 全部强度分
收敛分只衡量"形状收窄"，不衡量"价格是否贴近边界"

解决方案

新增边界利用率分数，衡量价格走势对三角形通道空间的利用程度。

新增函数

def calc_boundary_utilization(
    high, low,
    upper_slope, upper_intercept,
    lower_slope, lower_intercept,
    start, end,
) -> float:
    """
    计算边界利用率 (0~1)
    
    对窗口内每一天：
    1. 计算价格到上下边界的距离
    2. 空白比例 = (到上沿距离 + 到下沿距离) / 通道宽度
    3. 当日利用率 = 1 - 空白比例
    
    返回平均利用率
    """

新权重配置

分量	原权重	新权重	说明
突破幅度	50%	50%	不变
收敛分	20%	15%	降低
成交量分	15%	10%	降低
拟合贴合度	15%	10%	降低
边界利用率	-	15%	新增

空白惩罚（新增）

为避免“通道很宽但价格很空”的误判，加入空白惩罚：

UTILIZATION_FLOOR = 0.20
惩罚系数 = min(1, boundary_utilization / UTILIZATION_FLOOR)
最终强度分 = 原强度分 × 惩罚系数

当边界利用率明显偏低时，总分会被进一步压制。

结果字段

ConvergingTriangleResult 新增字段：

boundary_utilization: float = 0.0  # 边界利用率分数

效果

价格贴近边界（空白少）→ 利用率高 → 强度分高
价格远离边界（空白多）→ 利用率低 → 强度分被惩罚
当边界利用率 < 0.20 时，强度分按比例衰减（空白惩罚）
解决"形状收敛但空白多"的误判问题

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