K线马良手绘形态 · 智能匹配
● AI 量化 · 形态+均线智能匹配引擎
K线形态智能匹配
全市场最新走势形态

交易员级量化策略模型:先画 K线形态线(红),再画 MA 均线线(绿)→ 形状 + 均线走势 + 价格相对均线位置 三序列加权 DTW 匹配。引擎以约束 DTW 先识别形态,再以画布中轴线为基准比对起始角度与结束角度(形态线与均线同样适用),并拟合价格相对均线的位置关系(上方/下方、金叉/死叉),对齐最新交易日,从 A股+港股 全市场最新交易日中秒级筛出最相似标的——只看「形状/相对位置」,忽略价位与涨跌幅度。

▸ 约束 DTW 形态识别▸ 全市场自动更新▸ 形状+角度+位置多维约束
仅看形态 —
形态 均线 恢复形态
先画 K线形态线(红),再画 MA 均线线(绿),点「⚡ 智能匹配」出结果。
建议上传带 MA5 均线 的 K 线图,识别更贴合匹配口径
结果图上显示:
01✏️ 绘制形态

先画 K线形态再画均线,两条线随时可切换图层重画,画完自动搜索。

02🎚 调整参数

顶部选均线周期与匹配口径,左侧调周期、涨停次数与返回数量。

03⛶ 查看结果

结果在下方网格展示,分页可翻完全部命中,点击卡片看完整K线。

匹配结果
匹配度越高越像(1−DTW距离/最大距离)。DTW 容忍形态快慢不同;开「天数容差」后按形态优先多窗口扫描,取最像窗口计分并标出命中窗口。

匹配算法流程 · 四层思维框架

先像交易员一样抽象,再像机器一样比对 —— 表征 → 对齐 → 结构 → 决策,四层递进;底层是五步数据处理管线

🧠 思维框架模型机器不看图,人看图——本引擎把「看图」拆成四层可计算的思维步骤
LAYER 01表征 · 把行情变形状z-score 去量纲标准化,价位与涨跌幅度全部剥离,只留下可以比对的「轮廓」——这正是交易员看图时自动做的事
LAYER 02对齐 · 让时间可伸缩约束 DTW 在时间轴上非线性对齐:涨得快慢不同、节奏有差异,形状神似照样命中——形态优先于时序
LAYER 03结构 · 看图的三件事拐点在哪里、有多高(位置+高度);分段斜率节奏;价格在均线上方还是下方(金叉/死叉)——三层结构逐一比对
LAYER 04决策 · 形状主导评分向量粗筛 Top 1000 → 多序列加权精排,形状项主导、角度与均线位置加权校验——像人一样先看像不像,再挑毛病
手绘输入 → 标准化 → 特征提取 → 粗筛候选 → DTW 精排 → 结果输出
01

曲线采集

用户在画布上手绘双线:K线形态线(红)+ 均线线(绿),系统按气口采样节点并实时平滑。

02

标准化处理

将每条曲线重采样为固定长度(40点),平滑去毛刺并 z-score 归一化,消除量纲与振幅尺度影响。

03

粗筛候选

用轻量形状距离扫全市场(A股 5000+ / 港股 600+)按窗口切片,快速截取形状候选池 Top 1000。

04

平滑 + 约束 DTW

对真实 K 线轻度双向平滑去毛刺,再执行带宽度带(-0.38)的约束 DTW;MA 不纳入归一化,规避位置不稳定影响形态相似度。

05

形状优先综合评分

以形状高度为主,综合每个相对位置/相对高度/步骤节奏,辅以 candidate 均线与基准线的角度差,多序列加权输出匹配度。

TECH STACK
前端绘图Canvas API · 实时平滑
匹配算法平滑 + z-score + 拐点位置/高度 + 节奏 + DTW
对齐方式终点对齐最新交易日
行情数据公开市场行情(A股+港股)
数据更新每交易日自动采集 · 云端快照分发
● 用户手绘线● 匹配最近走势
DTW 允许在同步或不完全同步时间轴上对比形状走势,识别出市场相近的形状与波动节奏。
免责声明:匹配结果仅代表历史走势形态相似。不构成投资建议。历史形态相似并不代表着未来走势会重复。投资决策需综合考虑基本面、政策环境、资金面等多重因素。
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