褚宏光
24652b5790
- 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.
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拟合线不好，需要使用 "凸优化经典算法"。
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最终是希望 上沿线或下沿线，包含大部分的 枢轴点。
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## 已实现：凸优化拟合方法（2026-01-27）
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### 新增参数
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```python
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fitting_method: str = "iterative" # "iterative" | "lp" | "quantile" | "anchor"
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```
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### 拟合方法对比
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| 方法 | 说明 | 优点 | 缺点 |
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| **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" |
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| **lp** | 线性规划凸优化 | 数学严谨，保证边界包络 | 对极端值敏感 |
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| **quantile** | 分位数回归 (上95%/下5%) | 统计稳健，抗异常值 | 计算稍慢 |
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| **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 |
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### LP 方法数学原理
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**上沿问题 (找"天花板"，最紧的包络)**:
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minimize Σ(a*x_i + b - y_i) 线与点的总距离
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subject to y_i ≤ a * x_i + b 所有点在线下方
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-0.5 ≤ a ≤ 0.5 斜率限制
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```
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**下沿问题 (找"地板"，最紧的包络)**:
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```
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minimize Σ(y_i - a*x_i - b) 线与点的总距离
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subject to y_i ≥ a * x_i + b 所有点在线上方
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-0.5 ≤ a ≤ 0.5 斜率限制
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```
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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。
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### Anchor 方法思路
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**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。
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- 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）
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- 上沿：找最“平缓”的下倾线，使 >=95% 枢轴高点在上沿线下方
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- 下沿：找最“平缓”的上倾线，使 >=95% 枢轴低点在下沿线上方
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- 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
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### 测试验证
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```
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上沿 LP: slope=-0.006667, intercept=10.5333
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验证(线-点): [0.033, 0.000, 0.067, 0.033, 0.000] (全>=0，线在点上方)
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下沿 LP: slope=0.005000, intercept=8.0000
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验证(点-线): [0.00, 0.05, 0.00, 0.05, 0.00] (全>=0，线在点下方)
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```
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### 使用方法
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```python
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from src.converging_triangle import ConvergingTriangleParams, detect_converging_triangle
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# 使用凸优化/统计方法
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params = ConvergingTriangleParams(
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fitting_method="lp", # 或 "quantile" / "anchor"
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# ... 其他参数
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)
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result = detect_converging_triangle(high, low, close, volume, params)
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```
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### 实现位置
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- 参数类: `ConvergingTriangleParams.fitting_method`
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- LP拟合: `fit_boundary_lp()`
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- 分位数回归: `fit_boundary_quantile()`
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- 锚点拟合: `fit_boundary_anchor()`
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- 分发函数: `fit_pivot_line_dispatch()`
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# 拟合度分数低，强度分却整体偏高
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## 已实现：边界利用率分数（2026-01-27）
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### 问题分析
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观察图中 SZ002748 世龙实业：
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- 宽度比：0.12（非常收敛）
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- 强度分：0.177（排名第三）
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- 但肉眼观察：价格走势与三角形边界之间有**大量空白**
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**原因**：
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- 原权重：收敛分 20%、拟合贴合度 15%
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- 当宽度比 0.12 时，收敛分 = 1 - 0.12 = 0.88
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- 收敛分贡献 = 0.20 × 0.88 = 0.176 ≈ 全部强度分
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- **收敛分只衡量"形状收窄"，不衡量"价格是否贴近边界"**
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### 解决方案
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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。
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### 新增函数
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```python
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def calc_boundary_utilization(
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high, low,
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upper_slope, upper_intercept,
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lower_slope, lower_intercept,
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start, end,
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) -> float:
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"""
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计算边界利用率 (0~1)
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对窗口内每一天：
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1. 计算价格到上下边界的距离
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2. 空白比例 = (到上沿距离 + 到下沿距离) / 通道宽度
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3. 当日利用率 = 1 - 空白比例
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返回平均利用率
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"""
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```
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### 新权重配置
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| 分量 | 原权重 | 新权重 | 说明 |
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|------|--------|--------|------|
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| 突破幅度 | 50% | **50%** | 不变 |
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| 收敛分 | 20% | **15%** | 降低 |
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| 成交量分 | 15% | **10%** | 降低 |
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| 拟合贴合度 | 15% | **10%** | 降低 |
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| **边界利用率** | - | **15%** | 新增 |
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### 空白惩罚（新增）
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为避免“通道很宽但价格很空”的误判，加入空白惩罚：
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UTILIZATION_FLOOR = 0.20
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惩罚系数 = min(1, boundary_utilization / UTILIZATION_FLOOR)
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最终强度分 = 原强度分 × 惩罚系数
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当边界利用率明显偏低时，总分会被进一步压制。
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### 结果字段
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`ConvergingTriangleResult` 新增字段：
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```python
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boundary_utilization: float = 0.0 # 边界利用率分数
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```
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### 效果
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- 价格贴近边界（空白少）→ 利用率高 → 强度分高
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- 价格远离边界（空白多）→ 利用率低 → 强度分被惩罚
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- 当边界利用率 < 0.20 时，强度分按比例衰减（空白惩罚）
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- 解决"形状收敛但空白多"的误判问题
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# 上/下沿线，有些点没有碰到线的边缘
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