# 收敛三角形形态可视化验证工具 - 技术文档

> 文档更新日期：2026-03-04

## 1. 项目概述

收敛三角形（Converging Triangle）形态检测可视化验证工具。通过 HTTP API 调用远程公式执行，绘制 K 线图 + 三角形趋势线，帮助快速目测验证形态检测结果。

**支持**：
- A 股和美股（如英伟达、苹果等）
- 日K / 周K / 月K 三种频率
- 中文名称自动搜索转换为股票代码

## 2. 数据流程

```
validate.py
  │
  ├─① GET {SEARCH_API_URL}/smartstock/assets/search?q=<关键词>
  │     └─ 获取正确的 ticker（中控技术 → SH688777，英伟达 → NVDA.O）
  │
  ├─② POST {GPT_SERVER_URL}/innerServer/runOneFormula
  │     body: { formula_str: "结果=收敛三角形详情(ticker,freq,True,mode)" }
  │     └─ response.output = MongoDB _id
  │
  ├─③ GET {DATA_SERVER_URL}/api/timeSeries/requestIndexDetail?id=<_id>
  │     header: Authorization: Bearer <token>
  │     └─ data.data_info.detail
  │          ├─ strength / direction / is_valid
  │          ├─ breakout_price_up / breakout_price_down
  │          └─ chart_data
  │               ├─ upper_line / lower_line  (趋势线端点)
  │               ├─ upper_pivots / lower_pivots  (枢轴点)
  │               └─ window_start_date / window_end_date
  │
  ├─④ GET {KLINE_API_URL}/dataSupport/getKLineDataByTicker?ticker=<ticker>&begin_date=<begin_date>
  │     └─ 获取 K 线 OHLC 数据（默认 3 年历史）
  │
  └─⑤ chart.draw_triangle_chart(detail)
        ├─ K 线数据按频率聚合（日K/周K/月K）
        ├─ mplfinance 绘制 K 线 + 趋势线
        ├─ Y 轴自动调整以包含趋势线
        └─ output/{ticker}_{freq}K_{date}.png
```

## 3. K 线聚合逻辑

### 3.1 与前端一致

K 线数据聚合逻辑与前端 `TechPattern.vue` 中的 `filterAndProcessKLineData` 函数完全一致。

### 3.2 聚合规则

| 频率 | 聚合方式 |
|------|----------|
| 日K | 原始数据，不聚合 |
| 周K | 同一周的日K聚合成一根（开=首日开，高=最高，低=最低，收=末日收）|
| 月K | 同一月的日K聚合成一根（开=首日开，高=最高，低=最低，收=末日收）|

### 3.3 代码示例

```python
# validate.py 中的 aggregate_klines 函数
def aggregate_klines(klines: dict, freq: str) -> dict:
    """
    将日K数据聚合成周K或月K
    """
    if freq == '日':
        return klines

    # 按周/月分组
    for d in daily_data:
        if freq == '周':
            # 计算该日期所在周的周一
            monday = date_obj - timedelta(days=day_of_week)
            key = monday.strftime('%Y%m%d')
        else:  # 月
            key = date_str[:6]  # YYYYMM

    # 聚合每组数据
    result_open.append(group[0]['open'])    # 开盘取第一天
    result_high.append(max(d['high'] for d in group))  # 最高取最高
    result_low.append(min(d['low'] for d in group))    # 最低取最低
    result_close.append(group[-1]['close'])  # 收盘取最后一天
```

## 4. 趋势线绘制逻辑

### 4.1 与前端一致

趋势线绘制逻辑与前端 `TechPattern.vue` 中的 `getExtendedLinePoints` 函数完全一致。

### 4.2 关键点

1. **趋势线延伸**：从 `window_start_date` 延伸到 `window_end_date`
2. **斜率计算**：使用公式数据中的 `index` 字段计算
3. **坐标映射**：将日期映射到 K 线数据的索引位置
4. **Y 轴调整**：自动调整 Y 轴范围以包含趋势线（增加 5% 边距）

### 4.3 代码示例

```python
# chart.py 中的趋势线绘制逻辑
def make_extended_aline(line_pts, pivot_point, color):
    # 使用原始 index 计算斜率
    slope = (p2['price'] - p1['price']) / (p2['index'] - p1['index'])

    # 前端: startIdx = 0 (window_start_date 对应 index 0)
    start_idx = 0

    # 查找 window_end_date 对应的 index
    end_idx = p2['index']

    # 计算延伸后的价格
    start_price = pivot_price + slope * (start_idx - pivot_index)
    end_price = pivot_price + slope * (end_idx - pivot_index)

    return ((kline_start_idx, start_price), (kline_end_idx, end_price))
```

## 5. 周K/月K 形态检测说明

### 5.1 检测逻辑

收敛三角形详情函数会根据传入的频率参数（日/周/月）在**对应周期的数据**上寻找形态。

### 5.2 默认参数（来自 config.py）

| 参数 | 中文名称 | 日K (D) | 周K (W) | 月K (M) |
|------|----------|---------|---------|---------|
| window | 检测窗口 | 240 | 104 | 60 |
| pivot_k | 枢轴点左右窗口 | 15 | 5 | 3 |
| breakout_threshold | 突破阈值 | 0.005 | 0.010 | 0.020 |
| vol_window | 成交量均线周期 | 20 | 8 | 4 |
| volume_multiplier | 放量倍数 | 1.5 | 1.5 | 1.3 |
| min_convergence | 最小收敛比例 | 0.45 | 0.45 | 0.50 |
| false_break_m | 假突破回看天数 | 5 | 2 | 1 |
| flexible_zone | 实时模式灵活区域 | 15 | 5 | 2 |
| display_bars | 图表显示 K 线数 | 300 | 130 | 72 |

#### 参数详解（通俗版）

**1. window（检测窗口）**
- **含义**：往回看多少根 K 线来寻找三角形形态
- **日K 240 根** ≈ 1 年的交易日
- **周K 104 根** ≈ 2 年的周数
- **月K 60 根** ≈ 5 年的月数
- **通俗理解**：就像你用多长的"尺子"去量历史数据，尺子越长，能看到的形态越大

**2. pivot_k（枢轴点左右窗口）**
- **含义**：判断一个点是不是"高点"或"低点"时，往左往右看多少个点
- **日K 15**：左右各看 15 天
- **周K 5**：左右各看 5 周
- **月K 3**：左右各看 3 个月
- **通俗理解**：就像选班长，要看看这个人是不是比左右同学都高（或都矮），看的人越多越准确

**3. breakout_threshold（突破阈值）**
- **含义**：价格突破趋势线多少才算"真突破"
- **日K 0.005** = 0.5%
- **周K 0.010** = 1%
- **月K 0.020** = 2%
- **通俗理解**：就像跳高，杆子是趋势线，你要跳过去还要超出一定高度才算成功，周K/月K波动大所以阈值更高

**4. vol_window（成交量均线周期）**
- **含义**：计算成交量均线时用多少天的数据
- **日K 20**：20 日成交量均线
- **周K 8**：8 周成交量均线
- **月K 4**：4 月成交量均线
- **通俗理解**：用过去一段时间的平均成交量作为"正常水平"的参考

**5. volume_multiplier（放量倍数）**
- **含义**：成交量要是均线的多少倍才算"放量"
- **日K/周K 1.5**：成交量要比平均高 50%
- **月K 1.3**：成交量要比平均高 30%
- **通俗理解**：突破时成交量要"热闹"一点，比平时多人才算有效

**6. min_convergence（最小收敛比例）**
- **含义**：三角形的开口要缩小到什么程度才算"收敛"
- **日K/周K 0.45**：结束时宽度要小于开始时的 45%
- **月K 0.50**：结束时宽度要小于开始时的 50%
- **通俗理解**：三角形要足够"尖"，太扁平的就不算了

**7. false_break_m（假突破回看天数）**
- **含义**：判断是不是假突破时，往后看多少天
- **日K 5**：往后看 5 天
- **周K 2**：往后看 2 周
- **月K 1**：往后看 1 个月
- **通俗理解**：突破后如果很快又跌回来，就是"假突破"，要看几天才能确定

**8. flexible_zone（实时模式灵活区域）**
- **含义**：在最新数据附近，允许一定的灵活度
- **日K 15**：最近 15 天可以灵活处理
- **周K 5**：最近 5 周可以灵活处理
- **月K 2**：最近 2 个月可以灵活处理
- **通俗理解**：最新数据可能还在变化，给一点容错空间

**9. display_bars（图表显示 K 线数）**
- **含义**：生成的图表显示多少根 K 线
- **日K 300**：显示约 300 天
- **周K 130**：显示约 130 周
- **月K 72**：显示约 72 个月（6 年）
- **通俗理解**：图表的"视野"有多大，让形态看起来更完整

### 5.3 形态有效性判定条件

1. **收敛比 (width_ratio)**：`width_end / width_start <= shrink_ratio`（默认 0.8）
2. **触碰点数量**：`touches_upper >= 2` 和 `touches_lower >= 2`
3. **违规点限制**：违规点不能超过枢轴点的 1/3

### 5.4 不同股票的检测结果示例

| 股票 | 日K | 周K |
|------|-----|-----|
| 中控技术 | ✅ 有效 | ❌ 无效（收敛不足或触碰点不够）|
| 比亚迪 | - | ✅ 有效 |
| 贵州茅台 | - | ❌ 无效 |

**结论**：不是所有股票在周K/月K上都有有效的收敛三角形形态，这是正常现象。

## 6. 常见问题

### Q1: 为什么周K/月K没有收敛三角形？

**A**: 这是因为该股票在周K/月K数据上没有形成有效的收敛三角形形态，可能原因：
- 收敛比例不足（`width_ratio > 0.8`）
- 触碰点不足（需要上下各至少 2 个触碰点）

### Q2: 为什么 K 线图显示 3 年数据，但形态窗口只有几个月？

**A**: 这是正常的设计：
- K 线数据：显示 `--window` 参数指定的时间范围（默认 3Y）
- 形态窗口：由公式检测到的有效形态范围，通常只是 K 线数据的一部分

### Q3: 美股如何获取 K 线数据？

**A**: 使用中文名称（如"英伟达"），程序会自动通过搜索接口获取正确的 ticker（如 `NVDA.O`），然后获取 K 线数据。

### Q4: 趋势线价格超出 K 线范围怎么办？

**A**: 代码会自动调整 Y 轴范围以包含趋势线，并增加 5% 边距（与前端一致）。

## 7. 文件结构

```
triangle-validator/
├── validate.py        # 主入口：单股验证
├── batch_validate.py  # 批量验证多只股票
├── chart.py           # K 线 + 三角形绘图模块
├── config.py          # API 端点 & 认证配置
├── requirements.txt   # Python 依赖
├── docs/              # 文档目录
│   └── triangle-validator-guide_20260304.md
├── output/            # 生成的图片（自动创建）
├── README.md          # 使用说明
└── CLAUDE.md          # Claude Code 指引
```

## 8. 相关源码位置

- 收敛三角形详情函数：`D:\project\dunhe_dataServer\src\library\expression\funcs\pattern.py`
- 形态检测核心逻辑：`D:\project\dunhe_dataServer\src\library\pattern\converging_triangle.py`
- 参数配置：`D:\project\dunhe_dataServer\src\library\pattern\config.py`
- 前端 K 线图表：`D:\project\frontend_mobile\src\views\workflow\components\assetRatingV2\components\TechPattern.vue`