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2025.12.07 17:00
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❖ #IMAGINARY_BASE BLOG ❖
皆様いかがお過ごしでs……
敬語封印！！！
マイカだよ〜🦑(ง ˙˘˙ )ว🦑
皆のBLOGを見ていたら、はっちゃけていて良いなぁ✨と思ったので、今日はちょっと🤏だけハイテンションでお届けっ！！！
さて、アドベントカレンダー🗓って知ってる？✨
クリスマス🎄🎅までの日数をカウントダウン⤵️しながら、一日一つずつ箱🎁(的なもの)を開けていって、中にチョコ🍫💗とか、ときめくもの🙌が入っている、というやつだ🌊！！
素敵だね。
やってみたい！！！！
ということで、買ってきたよ〜\(ˊᗜˋ)/ﾜｰｲ
これで12月が楽しくなるねっ🌝
素敵だね。
あとカズーも買ったよ〜🎺
実は密かに欲しいなぁとずっと思ってたの🤫
IBAに音色を聞きにきてね👂🎶
…ふぅ、エネルギーを、使いますね……！
敬語解禁！！
皆様も最近買って良かったものがあれば教えてくださいませ〜🪭 December 12, 2025
5RP
案の定中国側の専門家は倭国が悪いと言い出してるわ
Japan’s accusation of Chinese carrier-based aircraft locking radar onto Japanese warplanes a case of perpetrator blaming victim: expert https://t.co/fFtHyZVboY December 12, 2025
4RP
美股下周大事一览 (12月9-13)，议息+大财报+纳指变更！无比关键的一周！
核心中的核心：
1. 美联储议息：北京时间周四凌晨3:00公布利率决定，鲍威尔将于3:30召开记者会。
2. 重磅财报：甲骨文 ($ORCL)、Adobe ($ADBE)、博通 ($AVGO)、开市客 ($COST)、Lululemon ($LULU)
3. 纳指调整：纳斯达克100成分股变更在周五盘后宣布。
周一 (12月9日)
事件预告：
Deere($DE)举行分析师日活动。
金球奖提名公布。
谷歌($GOOG)举办Android XR直播活动 (北京时间周三00:00)。
市场动态：
波动观察：期权交易量暗示Bloom Energy ($BE)和The Trade Desk ($TTD) 本周可能波动较大。Nutanix ($NTNX) 等处于技术超卖区间。
财报：关注Toll Brothers ($TOL)。
除息日：亚德诺 ($ADI)、雅宝 ($ALB)、联合健康 ($UNH)、佳明 ($GRMN) 除息。
周二 (12月10日)
财报焦点：AutoZone ($AZO)、Campbell's ($CPB) 发布业绩。期权市场预期 GameStop ($GME) 财报后股价波动较大。
公司活动：家得宝 ($HD)、CVS健康 ($CVS) 举办投资者会议。
行业动态：埃克森美孚 ($XOM) 举行企业计划更新直播 (北京时间22:00)。
周三 (12月11日)
核心事件：
美联储利率决议 (北京时间周四凌晨03:00) 及新闻发布会。
财报焦点：甲骨文 ($ORCL)、Adobe ($ADBE)、Chewy ($CHWY) 。
其他事件：
EA ($EA) 股东投票决定是否接受沙特基金的巨额收购要约。
Coinbase ($COIN) 首席财务官参与访谈 (北京时间21:30)。
周四 (12月12日)
财报焦点：博通 ($AVGO)、开市客 ($COST)、Lululemon ($LULU) 等将发布业绩。
开市客 ($COST) 将于北京时间周五21:00 举行财报电话会。
行业动态：
OPEC公布月度原油市场报告。
FDA就葛兰素史克 ($GSK) 的新药做出审批决定。
公司活动：微软 ($MSFT) 在巴克莱科技会议上发表演讲 (北京时间周五00:05)。
周五 (12月13日)
指数调整：关注北京时间盘后公布的纳斯达克100指数成分股变更。
其他：FDA对BioCryst制药 ($BCRX) 药物的审批决定可能影响股价。 December 12, 2025
3RP
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3RP
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（時間の都合上、限定フォトカのみのサイン対応となります。）
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公演当日の販売は物販スペースの都合上、少量となります。
BASEでのご注文の上、「赤穂公演受け取り」もしくは「ナゴヤ座受け取り」のご協力を何卒お願いいたします。「ナゴヤ座受け取り」は13日のイベントから受け取り可能となります！
「赤穂公演受け取り」と「ナゴヤ座受け取り」はステッカー付きとなります。
「郵送」での購入の場合は、サインを希望する役者名を備考欄にご記入ください！
※複数購入される場合はどのフォトカードに誰が記入かまでもご指定ください。
※記入がない場合は発送が遅れる場合がございます。
ご注文お待ちしております！
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2RP
見てる: "TypeScript 7で消えるtsconfigのレガシー設定。target: es5やbaseUrlにサヨウナラ" https://t.co/BnSg0WXAgl December 12, 2025
2RP
こちら解体しました‼️
最後はリザードン vmax HR‼️
のこあつでした‼️
勇気出して買ったら爆アドでした‼️
ほぼ入っているようにお伝えしておりましたが。。。もったいないです。。。
まだ
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お買い逃しなく‼️
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こちら残り4口です‼️
この4口の中にリーリエ入ってるので
全部買ったらリーリエゲット‼️
今確認したので早い者勝ち‼️
すぐに買っちゃってください‼️
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蒼木の体調不良でご心配・ご迷惑をおかけし、ごめんなさい🙇皆様、体調にお気を付けください💦
今月の #JINBASE RADIOでは2025年を皆様と振り返りたく、質問テーマをご用意しました📻
個人的流行語大賞
基地でのNo.1 EP
ココが好きだよ蒼木陣
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よろしくお願いします😊 December 12, 2025
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Baseball United、遂にマネーボールで待望の"8"ランホームランが実現！！
決めたのは元イタリア代表のフェデリコ・チェッリ！ https://t.co/NkXztaO3EK December 12, 2025
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做了一个简化版的交易系统逻辑总结
作用：识别市场从趋势到震荡再到突破的完整生命周期，并在每个阶段采用策略。
以下是数学语言和代码👇：
（代码太长了，删了一部分，可以根据数学语言自己推）
价格序列与技术指标：
Pt=第t期收盘价Pt=第t期收盘价
Ht,Lt,Ot,Vt=最高价、最低价、开盘价、成交量Ht,Lt,Ot,Vt=最高价、最低价、开盘价、成交量
ATRt=1n∑i=0n−1TRt−iATRt=n1i=0∑n−1TRt−i
其中：TRt=max(Ht−Lt,∣Ht−Pt−1∣,∣Lt−Pt−1∣)TRt=max(Ht−Lt,∣Ht−Pt−1∣,∣Lt−Pt−1∣)
箱体结构参数：
BoxHigh=maxi∈[t−W,t]HiBoxHigh=i∈[t−W,t]maxHi
BoxLow=mini∈[t−W,t]LiBoxLow=i∈[t−W,t]minLi
BoxHeight=BoxHigh−BoxLowBoxHeight=BoxHigh−BoxLow
建议窗口期 W=30∼50W=30∼50 根K线。
相对位置函数：
PositionRatiot=Pt−BoxLowBoxHeightPositionRatiot=BoxHeightPt−BoxLow
分层结构：
Leveli=BoxLow+i×BoxHeight4,i∈{0,1,2,3,4}Leveli=BoxLow+i×4BoxHeight,i∈{0,1,2,3,4}
多维度震荡识别系统
震荡评分函数
构建四维评分体系来量化震荡状态：
ConsolidationScore=w1⋅Stime+w2⋅Sspace+w3⋅Svolatility+w4⋅SvolumeConsolidationScore=w1⋅Stime+w2⋅Sspace+w3⋅Svolatility+w4⋅Svolume
权重建议：w1=0.35,w2=0.30,w3=0.20,w4=0.15w1=0.35,w2=0.30,w3=0.20,w4=0.15
时间维度评分
整理时间比率：
Rtime=TconsolidationTprevious_trendRtime=Tprevious_trendTconsolidation
时间评分函数：
Stime={0.2if Rtime<0.50.5if 0.5≤Rtime<1.00.8if 1.0≤Rtime<2.01.0if Rtime≥2.0Stime=⎩⎨⎧0.20.50.81.0if Rtime<0.5if 0.5≤Rtime<1.0if 1.0≤Rtime<2.0if Rtime≥2.0
空间维度评分
边界测试频率：
TestFrequency=∑i=t−Nt1(∣Pi−BoxEdge∣<ϵ)NTestFrequency=N∑i=t−Nt1(∣Pi−BoxEdge∣<ϵ)
其中 ϵ=0.02×BoxHeightϵ=0.02×BoxHeight（边界容差）
箱体强度评分：
Sspace={1.0if UpperTests≥3∧LowerTests≥3∧Breaks=00.7if TotalTests≥4∧Breaks≤10.4if TotalTests≥2∧Breaks≤20otherwiseSspace=⎩⎨⎧1.00.70.40if UpperTests≥3∧LowerTests≥3∧Breaks=0if TotalTests≥4∧Breaks≤1if TotalTests≥2∧Breaks≤2otherwise
波动率维度评分
波动率收敛指标：
VolatilityRatio=ATRcurrentATRtrendVolatilityRatio=ATRtrendATRcurrent
波动率评分：
Svolatility={1.0if VolatilityRatio<0.50.7if 0.5≤VolatilityRatio<0.70.4if 0.7≤VolatilityRatio<0.90if VolatilityRatio≥0.9Svolatility=⎩⎨⎧1.00.70.40if VolatilityRatio<0.5if 0.5≤VolatilityRatio<0.7if 0.7≤VolatilityRatio<0.9if VolatilityRatio≥0.9
成交量维度评分
量能萎缩度：
VolumeDecay=1−Volume‾consolidationVolume‾trendVolumeDecay=1−VolumetrendVolumeconsolidation
成交量评分：
Svolume=min(VolumeDecay×2,1.0)Svolume=min(VolumeDecay×2,1.0)
状态判断逻辑
MarketState={Consolidationif ConsolidationScore>0.65Trendif ConsolidationScore<0.35UncertainotherwiseMarketState=⎩⎨⎧ConsolidationTrendUncertainif ConsolidationScore>0.65if ConsolidationScore<0.35otherwise
三状态交易系统设计
状态机框架
定义三个核心状态：
Ω={Strend,Sconsolidation,Sbreakout}Ω={Strend,Sconsolidation,Sbreakout}
状态转移条件：
Strend→SconsolidationStrend→Sconsolidation：
TrendStrength<0.3∧ConsolidationScore>0.5TrendStrength<0.3∧ConsolidationScore>0.5
Sconsolidation→SbreakoutSconsolidation→Sbreakout：
BreakoutStrength>0.7∧ValidBreakout=TrueBreakoutStrength>0.7∧ValidBreakout=True
区间交易策略（震荡状态）
做空信号生成：
ShortSignalrange={1if PositionRatio>0.75∧TopReversalSignal=True∧RSI>60∧Volume<Volume‾20×0.90otherwiseShortSignalrange=⎩⎨⎧10if PositionRatio>0.75∧TopReversalSignal=True∧RSI>60∧Volume<Volume20×0.9otherwise
顶部反转识别：
TopReversalSignal={Trueif UpperShadowRatio>0.4∧Close<Open∧Close<EMA13FalseotherwiseTopReversalSignal=⎩⎨⎧TrueFalseif UpperShadowRatio>0.4∧Close<Open∧Close<EMA13otherwise
其中：UpperShadowRatio=Ht−max(Ot,Pt)Ht−LtUpperShadowRatio=Ht−LtHt−max(Ot,Pt)
仓位与风控：
Positionrange=Capital×RiskRatio×0.5∣EntryPrice−StopLoss∣Positionrange=∣EntryPrice−StopLoss∣Capital×RiskRatio×0.5
StopLossrange=BoxHigh×(1+SafetyMargin)StopLossrange=BoxHigh×(1+SafetyMargin)
建议 SafetyMargin=0.04∼0.05SafetyMargin=0.04∼0.05
突破跟随策略（突破状态）
突破强度评分：
BreakoutStrength=0.4⋅Sprice+0.3⋅Svolume+0.3⋅SpersistenceBreakoutStrength=0.4⋅Sprice+0.3⋅Svolume+0.3⋅Spersistence
各分量计算：
价格突破深度：
Sprice=min(∣BoxLow−Pt∣BoxLow×10,1.0)Sprice=min(BoxLow∣BoxLow−Pt∣×10,1.0)
成交量放大度：
Svolume=min(VtV‾20−1,1.0)Svolume=min(V20Vt−1,1.0)
持续性确认：
Spersistence=∑i=021(Closet−i<BoxLow)3Spersistence=3∑i=021(Closet−i<BoxLow)
有效突破判断：
ValidBreakout={Trueif BreakoutStrength>0.7∧Pt<BoxLow×0.98∧NoRecentFalseBreak=TrueFalseotherwiseValidBreakout=⎩⎨⎧TrueFalseif BreakoutStrength>0.7∧Pt<BoxLow×0.98∧NoRecentFalseBreak=Trueotherwise
回踩机会识别
回踩窗口定义：
PullbackWindow=[tbreakout,tbreakout+MaxWaitBars]PullbackWindow=[tbreakout,tbreakout+MaxWaitBars]
建议 MaxWaitBars=20MaxWaitBars=20
回踩位置评估：
PullbackRatio=Pt−LowestAfterBreakBoxLow−LowestAfterBreakPullbackRatio=BoxLow−LowestAfterBreakPt−LowestAfterBreak
理想回踩区间：0.382≤PullbackRatio≤0.6180.382≤PullbackRatio≤0.618
回踩做空信号：
ShortSignalpullback={1if t∈PullbackWindow∧PullbackRatio∈[0.382,0.618]∧∣Pt−BoxLow∣<0.03×BoxHeight∧RejectionSignal=True0otherwiseShortSignalpullback=⎩⎨⎧10if t∈PullbackWindow∧PullbackRatio∈[0.382,0.618]∧∣Pt−BoxLow∣<0.03×BoxHeight∧RejectionSignal=Trueotherwise
动态资金分配模型
自适应分配函数
αt=αbase+Δα⋅f(ConsolidationScoret)αt=αbase+Δα⋅f(ConsolidationScoret)
基础分配：
αbase=0.75（保守策略基础占比）αbase=0.75（保守策略基础占比）
动态调整：
Δα=0.2×(1−ConsolidationScoret)Δα=0.2×(1−ConsolidationScoret)
约束条件：0.6≤αt≤0.90.6≤αt≤0.9
资金分配：
Capitalrange=TotalCapital×αtCapitalrange=TotalCapital×αt
Capitalbreakout=TotalCapital×(1−αt)Capitalbreakout=TotalCapital×(1−αt)
代码：
import numpy as np import pandas as pd from dataclasses import dataclass from typing import Optional, Tuple, Dict, List from enum import Enum class MarketState(Enum): TREND_DOWN = "TREND_DOWN" CONSOLIDATION = "CONSOLIDATION" BREAKOUT = "BREAKOUT" UNCERTAIN = "UNCERTAIN" @dataclass class ConsolidationMetrics: """震荡评估指标""" time_score: float space_score: float volatility_score: float volume_score: float total_score: float market_state: MarketState @dataclass class BoxStructure: """箱体结构""" high: float low: float height: float level_075: float level_050: float level_025: float upper_tests: int lower_tests: int duration: int is_valid: bool @classmethod def from_prices(cls, highs: np.ndarray, lows: np.ndarray, prices: np.ndarray, window: int = 50): """从价格数据构建箱体""" box_high = np.max(highs[-window:]) box_low = np.min(lows[-window:]) box_height = box_high - box_low # 计算关键位置 level_075 = box_low + 0.75 * box_height level_050 = box_low + 0.50 * box_height level_025 = box_low + 0.25 * box_height # 计算边界测试次数 epsilon = 0.02 * box_height upper_tests = np.sum(np.abs(prices - box_high) < epsilon) lower_tests = np.sum(np.abs(prices - box_low) < epsilon) # 验证有效性 is_valid = ( box_height / box_low > 0.15 and upper_tests >= 2 and lower_tests >= 2 and len(prices) >= 20 ) return cls( high=box_high, low=box_low, height=box_height, level_075=level_075, level_050=level_050, level_025=level_025, upper_tests=upper_tests, lower_tests=lower_tests, duration=len(prices), is_valid=is_valid ) def get_position_ratio(self, price: float) -> float: """计算价格在箱体中的相对位置""" if self.height == 0: return 0.5 return (price - self.low) / self.height class ConsolidationBreakoutStrategy: """震荡识别与突破策略""" def __init__(self, capital: float = 100000, risk_per_trade: float = 0.02, lookback_period: int = 50): """ 初始化策略 Args: capital: 总资金 risk_per_trade: 单笔风险比例 lookback_period: 回溯周期 """ https://t.co/CclsZvqogq = capital self.risk_per_trade = risk_per_trade self.lookback_period = lookback_period # 核心参数 self.params = { # 震荡识别 'consolidation_threshold': 0.65, 'trend_threshold': 0.35, 'time_weight': 0.35, 'space_weight': 0.30, 'volatility_weight': 0.20, 'volume_weight': 0.15, # 区间交易 'top_threshold': 0.75, 'range_position_ratio': 0.5, 'safety_margin': 0.04, # 突破跟随 'breakout_threshold': 0.7, 'price_offset': 0.02, 'volume_multiplier': 1.5, 'persistence_bars': 3, # 回踩交易 'pullback_max_wait': 20, 'fib_low': 0.382, 'fib_high': 0.618, 'proximity_threshold': 0.03, } # 状态跟踪 self.current_state = MarketState.UNCERTAIN https://t.co/Hl1CpkP62f_structure: Optional[BoxStructure] = None self.trend_start_idx = None self.consolidation_start_idx = None self.breakout_info = None self.alpha = 0.75 # 保守策略资金占比 def calculate_technical_indicators(self, df: pd.DataFrame) -> pd.DataFrame: """计算技术指标""" df['EMA13'] = df['close'].ewm(span=13).mean() df['RSI'] = self._calculate_rsi(df['close'], 14) df['ATR'] = self._calculate_atr(df, 14) df['Volume_MA'] = df['volume'].rolling(20).mean() return df def _calculate_rsi(self, prices: pd.Series, period: int = 14) -> pd.Series: """计算RSI指标""" delta = prices.diff() gain = (delta.where(delta > 0, 0)).rolling(window=period).mean() loss = (-delta.where(delta < 0, 0)).rolling(window=period).mean() rs = gain / loss rsi = 100 - (100 / (1 + rs)) return rsi def _calculate_atr(self, df: pd.DataFrame, period: int) -> pd.Series: """计算ATR指标""" high_low = df['high'] - df['low'] high_close = np.abs(df['high'] - df['close'].shift()) low_close = np.abs(df['low'] - df['close'].shift()) tr = np.maximum(high_low, np.maximum(high_close, low_close)) return tr.rolling(period).mean() def evaluate_consolidation(self, df: pd.DataFrame, current_idx: int) -> ConsolidationMetrics: """评估震荡状态""" if current_idx < self.lookback_period: return ConsolidationMetrics(0, 0, 0, 0, 0, MarketState.UNCERTAIN) # 1. 时间维度评分 time_score = self._calculate_time_score(current_idx) # 2. 空间维度评分 space_score = self._calculate_space_score() # 3. 波动率维度评分 volatility_score = self._calculate_volatility_score(df, current_idx) # 4. 成交量维度评分 volume_score = self._calculate_volume_score(df, current_idx) # 综合评分 total_score = ( self.params['time_weight'] * time_score + self.params['space_weight'] * space_score + self.params['volatility_weight'] * volatility_score + self.params['volume_weight'] * volume_score ) # 状态判断 if total_score > self.params['consolidation_threshold']: market_state = MarketState.CONSOLIDATION elif total_score < self.params['trend_threshold']: market_state = MarketState.TREND_DOWN else: market_state = MarketState.UNCERTAIN return ConsolidationMetrics( time_score=time_score, space_score=space_score, volatility_score=volatility_score, volume_score=volume_score, total_score=total_score, market_state=market_state ) def _calculate_time_score(self, current_idx: int) -> float: """计算时间维度评分""" if not self.trend_start_idx or not self.consolidation_start_idx: return 0.2 trend_duration = self.consolidation_start_idx - self.trend_start_idx consolidation_duration = current_idx - self.consolidation_start_idx if trend_duration == 0: return 0.2 time_ratio = consolidation_duration / trend_duration if time_ratio < 0.5: return 0.2 elif time_ratio < 1.0: return 0.5 elif time_ratio < 2.0: return 0.8 else: return 1.0 def _calculate_space_score(self) -> float: """计算空间维度评分""" if not https://t.co/Hl1CpkP62f_structure or not https://t.co/Hl1CpkP62f_structure.is_valid: return 0.0 # 边界测试充分性 total_tests = https://t.co/Hl1CpkP62f_structure.upper_tests + https://t.co/Hl1CpkP62f_structure.lower_tests test_score = min(total_tests / 6, 1.0) # 箱体持续时间 duration_score = min(https://t.co/Hl1CpkP62f_structure.duration / 30, 1.0) return (test_score + duration_score) / 2 def _calculate_volatility_score(self, df: pd.DataFrame, current_idx: int) -> float: """计算波动率维度评分""" if current_idx < 40: return 0.0 # 当前波动率 current_atr = df.iloc[current_idx]['ATR'] # 历史波动率 if self.trend_start_idx and self.consolidation_start_idx: trend_atr = df.iloc[self.trend_start_idx:self.consolidation_start_idx]['ATR'].mean() else: trend_atr = df.iloc[current_idx-40:current_idx-20]['ATR'].mean() if trend_atr == 0: return 0.0 vol_ratio = current_atr / trend_atr if vol_ratio < 0.5: return 1.0 elif vol_ratio < 0.7: return 0.7 elif vol_ratio < 0.9: return 0.4 else: return 0.0 def _calculate_volume_score(self, df: pd.DataFrame, current_idx: int) -> float: """计算成交量维度评分""" if current_idx < 40 or not self.consolidation_start_idx: return 0.0 # 震荡期平均成交量 consolidation_vol = df.iloc[self.consolidation_start_idx:current_idx]['volume'].mean() # 趋势期平均成交量 if self.trend_start_idx: trend_vol = df.iloc[self.trend_start_idx:self.consolidation_start_idx]['volume'].mean() else: trend_vol = df.iloc[current_idx-40:current_idx-20]['volume'].mean() if trend_vol == 0: return 0.0 volume_decay = 1 - (consolidation_vol / trend_vol) return min(volume_decay * 2, 1.0) def update_box_structure(self, df: pd.DataFrame, current_idx: int): """更新箱体结构""" if current_idx < self.lookback_period: return window_data = df.iloc[current_idx-self.lookback_period:current_idx+1] https://t.co/Hl1CpkP62f_structure = BoxStructure.from_prices( window_data['high'].values, window_data['low'].values, window_data['close'].values, window=self.lookback_period ) def detect_top_reversal(self, df: pd.DataFrame, current_idx: int) -> bool: """检测顶部反转信号""" if current_idx < 1: return False current = df.iloc[current_idx] # 上影线比例 range_size = current['high'] - current['low'] if range_size == 0: return False upper_shadow = current['high'] - max(current['open'], current['close']) upper_shadow_ratio = upper_shadow / range_size # 综合条件 is_bearish = current['close'] < current['open'] below_ema = current['close'] < current['EMA13'] return upper_shadow_ratio > 0.4 and is_bearish and below_ema def generate_range_signal(self, df: pd.DataFrame, current_idx: int) -> Optional[Dict]: """生成区间交易信号""" if not https://t.co/Hl1CpkP62f_structure or not https://t.co/Hl1CpkP62f_structure.is_valid: return None current_price = df.iloc[current_idx]['close'] position_ratio = https://t.co/Hl1CpkP62f_structure.get_position_ratio(current_price) # 必须在顶部区域 if position_ratio < self.params['top_threshold']: return None # 检测反转信号 if not self.detect_top_reversal(df, current_idx): return None # RSI条件 rsi = df.iloc[current_idx]['RSI'] if rsi < 60: return None # 成交量条件 volume_ratio = df.iloc[current_idx]['volume'] / df.iloc[current_idx]['Volume_MA'] if volume_ratio > 0.9: return None # 计算交易参数 stop_loss = https://t.co/Hl1CpkP62f_structure.high * (1 + self.params['safety_margin']) position_size = self._calculate_position_size(current_price, stop_loss, 0.5) return { 'signal_type': 'RANGE_SHORT', 'entry_price': current_price, 'stop_loss': stop_loss, 'target1': https://t.co/Hl1CpkP62f_structure.level_050, 'target2': https://t.co/Hl1CpkP62f_structure.level_025, 'position_size': position_size, 'position_ratio': position_ratio, 'reason': f'区间顶部做空 (位置={position_ratio:.2%})' } def calculate_breakout_strength(self, df: pd.DataFrame, current_idx: int) -> float: """计算突破强度""" if not https://t.co/Hl1CpkP62f_structure or current_idx < 20: return 0.0 current_price = df.iloc[current_idx]['close'] # 价格突破深度 price_penetration = abs(https://t.co/Hl1CpkP62f_structure.low - current_price) / https://t.co/Hl1CpkP62f_structure.low price_score = min(price_penetration * 10, 1.0) # 成交量放大 vol_ratio = df.iloc[current_idx]['volume'] / df.iloc[current_idx]['Volume_MA'] volume_score = min(vol_ratio - 1, 1.0) # 持续性确认 persistence_count = 0 for i in range(min(self.params['persistence_bars'], current_idx)): if df.iloc[current_idx - i]['close'] < https://t.co/Hl1CpkP62f_structure.low: persistence_count += 1 else: break persistence_score = persistence_count / self.params['persistence_bars'] # 综合评分 return 0.4 * price_score + 0.3 * volume_score + 0.3 * persistence_score def generate_breakout_signal(self, df: pd.DataFrame, current_idx: int) -> Optional[Dict]: """生成突破信号""" if not https://t.co/Hl1CpkP62f_structure: return None current_price = df.iloc[current_idx]['close'] # 检查突破条件 price_break = current_price < https://t.co/Hl1CpkP62f_structure.low * (1 - self.params['price_offset']) strength = self.calculate_breakout_strength(df, current_idx) strong_enough = strength > self.params['breakout_threshold'] if not (price_break and strong_enough): return None # 记录突破信息 self.breakout_info = { 'timestamp': current_idx, 'price': current_price, 'lowest_after': current_price, 'strength': strength } # 生成信号 stop_loss = https://t.co/Hl1CpkP62f_structure.low * 1.02 position_size = self._calculate_position_size(current_price, stop_loss, 1.0) target = https://t.co/Hl1CpkP62f_structure.low - https://t.co/Hl1CpkP62f_structure.height * 2.0 return { 'signal_type': 'BREAKOUT_SHORT', 'entry_price': current_price, 'stop_loss': stop_loss, 'target1': target, 'target2': target * 0.9, 'position_size': position_size, 'breakout_strength': strength, 'reason': f'突破追空 (强度={strength:.2f})' } def generate_pullback_signal(self, df: pd.DataFrame, current_idx: int) -> Optional[Dict]: """生成回踩信号""" if not self.breakout_info: return None # 检查时间窗口 bars_since_breakout = current_idx - self.breakout_info['timestamp'] if bars_since_breakout > self.params['pullback_max_wait']: return None current_price = df.iloc[current_idx]['close'] # 计算回踩比例 lowest_after = self.breakout_info['lowest_after'] if https://t.co/Hl1CpkP62f_structure.low == lowest_after: return None pullback_ratio = (current_price - lowest_after) / (https://t.co/Hl1CpkP62f_structure.low - lowest_after) # 检查回踩区间 in_fib_range = (self.params['fib_low'] <= pullback_ratio <= self.params['fib_high']) near_resistance = (abs(current_price - https://t.co/Hl1CpkP62f_structure.low) < self.params['proximity_threshold'] * https://t.co/Hl1CpkP62f_structure.height) if not (in_fib_range and near_resistance): return None # 检测阻力受阻 current = df.iloc[current_idx] range_size = current['high'] - current['low'] if range_size > 0: upper_shadow = current['high'] - max(current['open'], current['close']) rejection = (upper_shadow / range_size > 0.4 and current['close'] < https://t.co/Hl1CpkP62f_structure.low) else: rejection = False if not rejection: return None # 生成信号 stop_loss = https://t.co/Hl1CpkP62f_structure.low * 1.015 position_size = self._calculate_position_size(current_price, stop_loss, 0.8) target = https://t.co/Hl1CpkP62f_structure.low - https://t.co/Hl1CpkP62f_structure.height * 1.5 return { 'signal_type': 'PULLBACK_SHORT', 'entry_price': current_price, 'stop_loss': stop_loss, 'target1': target, 'target2': target * 0.95, 'position_size': position_size, 'pullback_ratio': pullback_ratio, 'reason': f'回踩做空 (回踩={pullback_ratio:.2%})' } def _calculate_position_size(self, entry_price: float, stop_loss: float, multiplier: float = 1.0) -> float: """计算仓位大小""" risk_amount = https://t.co/CclsZvqogq * self.risk_per_trade stop_distance = abs(entry_price - stop_loss) if stop_distance == 0: return 0 base_position = risk_amount / stop_distance adjusted_position = base_position * multiplier # 仓位上限 max_position = (https://t.co/CclsZvqogq * 0.3) / entry_price return min(adjusted_position, max_position) def update_capital_allocation(self, consolidation_score: float): """更新资金分配""" self.alpha = 0.75 + 0.15 * (1 - consolidation_score) self.alpha = np.clip(self.alpha, 0.6, 0.9) def backtest(self, df: pd.DataFrame) -> Dict: """策略回测""" # 计算技术指标 df = self.calculate_technical_indicators(df) signals = [] state_history = [] for i in range(self.lookback_period, len(df)): # 更新箱体结构 self.update_box_structure(df, i) # 评估震荡状态 metrics = self.evaluate_consolidation(df, i) self.current_state = https://t.co/aYrw6Qe9xL_state # 记录状态 state_history.append({ 'timestamp': df.iloc[i].get('timestamp', i), 'price': df.iloc[i]['close'], 'state': self.current_state.value, 'consolidation_score': https://t.co/bneIHJbMXx_score, 'box_valid': https://t.co/Hl1CpkP62f_structure.is_valid if https://t.co/Hl1CpkP62f_structure else False }) # 更新资金分配 self.update_capital_allocation(https://t.co/bneIHJbMXx_score) # 生成交易信号 signal = None if self.current_state == MarketState.CONSOLIDATION: signal = self.generate_range_signal(df, i) elif self.current_state == MarketState.TREND_DOWN: signal = self.generate_breakout_signal(df, i) # 检查回踩机会 if not signal: signal = self.generate_pullback_signal(df, i) if signal: signal['timestamp'] = df.iloc[i].get('timestamp', i) signal['current_price'] = df.iloc[i]['close'] signal['market_state'] = self.current_state.value signal['alpha'] = self.alpha signals.append(signal) December 12, 2025
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