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@@ -225,17 +225,35 @@ def get_a_stock_kl_data(symbol, timeframe, limit=1000, start_time=None, end_time
         
         if start_time:
             try:
+                # 尝试解析时间戳（毫秒）
                 start_timestamp = int(start_time)
                 start_date = datetime.fromtimestamp(start_timestamp / 1000).strftime('%Y-%m-%d')
-            except:
-                start_date = start_time
+            except (ValueError, TypeError):
+                # 如果不是时间戳，尝试解析datetime-local格式 (YYYY-MM-DDTHH:MM)
+                try:
+                    if 'T' in str(start_time):
+                        # datetime-local格式：2025-05-19T06:07
+                        start_date = str(start_time).split('T')[0]  # 只取日期部分
+                    else:
+                        start_date = str(start_time)
+                except:
+                    start_date = start_time
         
         if end_time:
             try:
+                # 尝试解析时间戳（毫秒）
                 end_timestamp = int(end_time)
                 end_date = datetime.fromtimestamp(end_timestamp / 1000).strftime('%Y-%m-%d')
-            except:
-                end_date = end_time
+            except (ValueError, TypeError):
+                # 如果不是时间戳，尝试解析datetime-local格式
+                try:
+                    if 'T' in str(end_time):
+                        # datetime-local格式：2025-05-26T06:07
+                        end_date = str(end_time).split('T')[0]  # 只取日期部分
+                    else:
+                        end_date = str(end_time)
+                except:
+                    end_date = end_time
         
         # 如果用户指定了时间范围，优先获取该范围内的所有数据
         actual_limit = limit
@@ -328,22 +346,51 @@ def analyze_chan(df):
     klc_fx_info = []
     for klc in klc_list:
         if hasattr(klc, 'klc_fx_type') and klc.klc_fx_type != Chan_KLC_FX.UNKNOWN:
-            # 计算分型强度
-            #fx_strength = klc.calculate_fx_strength()
-            fx_strength = klc.cal_fx_strength()
-            fx_strength_level = klc.get_fx_strength_level()
-            is_strong_fx = klc.is_strong_fx()
-            if fx_strength < 1:
+            try:
+                # 计算分型强度
                 fx_strength = 0
-            klc_fx_info.append({
-                'time': klc.end_time,
-                'price': klc.low if klc.fx == Chan_FX_TYPE.BOTTOM else klc.high,
-                'fx_type': str(klc.klc_fx_type).replace("Chan_KLC_FX.", ""),
-                'is_bottom': klc.fx == Chan_FX_TYPE.BOTTOM,
-                'fx_strength': fx_strength,           # 分型强度分数 (0-100)
-                'fx_strength_level': fx_strength_level,  # 分型强度等级 (极强/强/中等/弱/极弱)
-                'is_strong_fx': is_strong_fx         # 是否为强分型
-            })
+                fx_strength_level = ""
+                is_strong_fx = False
+                
+                # 尝试调用分型强度计算方法
+                if hasattr(klc, 'cal_fx_strength'):
+                    fx_strength = klc.cal_fx_strength()
+                elif hasattr(klc, 'calculate_fx_strength'):
+                    fx_strength = klc.calculate_fx_strength()
+                
+                # 尝试获取分型强度等级
+                if hasattr(klc, 'get_fx_strength_level'):
+                    fx_strength_level = klc.get_fx_strength_level()
+                
+                # 尝试判断是否为强分型
+                if hasattr(klc, 'is_strong_fx'):
+                    is_strong_fx = klc.is_strong_fx()
+                
+                # 如果分型强度小于1，设为0
+                if fx_strength < 1:
+                    fx_strength = 0
+                
+                klc_fx_info.append({
+                    'time': klc.end_time,
+                    'price': klc.low if klc.fx == Chan_FX_TYPE.BOTTOM else klc.high,
+                    'fx_type': str(klc.klc_fx_type).replace("Chan_KLC_FX.", ""),
+                    'is_bottom': klc.fx == Chan_FX_TYPE.BOTTOM,
+                    'fx_strength': fx_strength,           # 分型强度分数 (0-100)
+                    'fx_strength_level': fx_strength_level,  # 分型强度等级 (极强/强/中等/弱/极弱)
+                    'is_strong_fx': is_strong_fx         # 是否为强分型
+                })
+            except Exception as e:
+                print(f"处理KLC分型信息时出错: {e}")
+                # 如果出错，仍然添加基本信息，但分型强度为0
+                klc_fx_info.append({
+                    'time': klc.end_time,
+                    'price': klc.low if klc.fx == Chan_FX_TYPE.BOTTOM else klc.high,
+                    'fx_type': str(klc.klc_fx_type).replace("Chan_KLC_FX.", ""),
+                    'is_bottom': klc.fx == Chan_FX_TYPE.BOTTOM,
+                    'fx_strength': 0,
+                    'fx_strength_level': "",
+                    'is_strong_fx': False
+                })
     
     return {
         'klc_list': klc_list,
@@ -766,5 +813,175 @@ def search_stock():
     except Exception as e:
         return jsonify({'error': str(e)})
 
+@app.route('/api/filter_stocks', methods=['POST'])
+def filter_stocks():
+    """筛选满足条件的A股股票"""
+    try:
+        data = request.get_json()
+        start_time = data.get('start_time')
+        end_time = data.get('end_time')
+        timeframe = data.get('timeframe', '1d')
+        fx_strength_threshold = data.get('fx_strength_threshold', 1.0)
+        
+        if not start_time or not end_time:
+            return jsonify({'error': '开始时间和结束时间不能为空'})
+        
+        # 获取所有A股股票列表，如果失败则使用热门股票作为备用
+        stock_list = []
+        data_source = ""
+        try:
+            print("正在获取完整股票列表...")
+            stock_list = china_stock.get_stock_list()
+            if stock_list and len(stock_list) > 0:
+                print(f"成功获取完整股票列表: {len(stock_list)} 只股票")
+                data_source = "完整股票列表"
+            else:
+                raise Exception("获取到的股票列表为空")
+        except Exception as e:
+            print(f"获取完整股票列表失败: {e}")
+            print("使用热门股票列表作为备用...")
+            try:
+                popular_stocks = china_stock.get_popular_stocks()
+                stock_list = [{'symbol': stock['symbol'], 'name': stock['name']} for stock in popular_stocks]
+                print(f"使用热门股票列表: {len(stock_list)} 只股票")
+                data_source = "热门股票列表"
+            except Exception as e2:
+                print(f"获取热门股票列表也失败: {e2}")
+                # 检查是否是网络连接问题
+                if "timeout" in str(e).lower() or "connection" in str(e).lower() or "network" in str(e).lower():
+                    return jsonify({
+                        'error': '网络连接超时，无法获取股票数据。请检查网络连接后重试。',
+                        'error_type': 'network_error',
+                        'suggestion': '请确保网络连接正常，或稍后重试。'
+                    })
+                else:
+                    return jsonify({'error': f'无法获取股票列表: {str(e)}'})
+        
+        if not stock_list:
+            return jsonify({
+                'error': '无法获取股票列表，请检查网络连接后重试',
+                'error_type': 'network_error',
+                'suggestion': '请确保网络连接正常，或稍后重试。'
+            })
+        
+        results = []
+        processed_count = 0
+        total_count = len(stock_list)
+        failed_count = 0
+        
+        print(f"开始筛选股票，总数: {total_count}, 时间范围: {start_time} 到 {end_time}, 周期: {timeframe}")
+        
+        for stock in stock_list:
+            try:
+                symbol = stock['symbol']
+                name = stock['name']
+                processed_count += 1
+                
+                # 每处理20只股票打印一次进度
+                if processed_count % 20 == 0:
+                    print(f"已处理 {processed_count}/{total_count} 只股票，成功: {len(results)}, 失败: {failed_count}")
+                
+                # 获取股票K线数据
+                df = get_a_stock_kl_data(symbol, timeframe, start_time=start_time, end_time=end_time)
+                
+                if df is None or len(df) < 3:
+                    failed_count += 1
+                    # 如果连续失败太多，可能是网络问题
+                    if failed_count > 10 and len(results) == 0:
+                        print(f"连续失败 {failed_count} 次，可能是网络问题")
+                        return jsonify({
+                            'error': '网络连接不稳定，无法获取股票数据。请检查网络连接后重试。',
+                            'error_type': 'network_error',
+                            'processed_count': processed_count,
+                            'failed_count': failed_count
+                        })
+                    continue
+                
+                # 进行缠论分析
+                analysis_result = analyze_chan(df)
+                
+                if not analysis_result or 'klc_fx_info' not in analysis_result:
+                    continue
+                
+                klc_fx_info = analysis_result['klc_fx_info']
+                
+                # 检查最近2个KLC是否有满足条件的分型
+                recent_klcs = klc_fx_info[-2:] if len(klc_fx_info) >= 2 else klc_fx_info
+                
+                for klc_info in recent_klcs:
+                    fx_strength = klc_info.get('fx_strength', 0)
+                    fx_type = klc_info.get('fx_type', 'UNKNOWN')
+                    
+                    # 检查是否满足条件：分型强度>=阈值 且 分型类型不为UNKNOWN
+                    if fx_strength >= fx_strength_threshold and fx_type != 'UNKNOWN':
+                        # 获取当前价格（最新收盘价）
+                        current_price = df['close'].iloc[-1] if len(df) > 0 else None
+                        fx_price = klc_info.get('price', 0)
+                        
+                        # 计算涨跌幅
+                        change_percent = 0
+                        if current_price and fx_price and fx_price > 0:
+                            change_percent = ((current_price - fx_price) / fx_price) * 100
+                        
+                        # 格式化分型类型显示
+                        fx_type_display = format_fx_type(fx_type)
+                        
+                        results.append({
+                            'symbol': symbol,
+                            'name': name,
+                            'fx_time': klc_info.get('time', ''),
+                            'fx_type': fx_type_display,
+                            'fx_strength': fx_strength,
+                            'fx_price': fx_price,
+                            'current_price': current_price,
+                            'change_percent': change_percent
+                        })
+                        break  # 找到一个满足条件的就跳出循环
+                        
+            except Exception as e:
+                print(f"处理股票 {symbol} 时出错: {str(e)}")
+                failed_count += 1
+                continue
+        
+        print(f"筛选完成，共找到 {len(results)} 只满足条件的股票")
+        
+        # 按分型强度降序排列
+        results.sort(key=lambda x: x['fx_strength'], reverse=True)
+        
+        return jsonify({
+            'results': results,
+            'total_processed': processed_count,
+            'total_found': len(results),
+            'failed_count': failed_count,
+            'data_source': data_source,
+            'message': f'使用{data_source}进行筛选，共处理{processed_count}只股票，找到{len(results)}只满足条件的股票'
+        })
+        
+    except Exception as e:
+        print(f"筛选股票时发生错误: {str(e)}")
+        # 检查是否是网络连接问题
+        if "timeout" in str(e).lower() or "connection" in str(e).lower() or "network" in str(e).lower():
+            return jsonify({
+                'error': '网络连接超时，请检查网络连接后重试。',
+                'error_type': 'network_error',
+                'suggestion': '请确保网络连接正常，或稍后重试。'
+            })
+        else:
+            return jsonify({'error': str(e)})
+
+def format_fx_type(fx_type):
+    """格式化分型类型显示"""
+    fx_type_map = {
+        'TOP1': '顶分型1',
+        'TOP2': '顶分型2', 
+        'TOP3': '顶分型3',
+        'BOTTOM1': '底分型1',
+        'BOTTOM2': '底分型2',
+        'BOTTOM3': '底分型3',
+        'TOP': '顶分型',
+        'BOTTOM': '底分型'
+    }
+    return fx_type_map.get(fx_type, fx_type)
+
 if __name__ == '__main__':
     app.run(debug=True, host='0.0.0.0', port=8123)

web/cn_stock_data.py

@@ -21,26 +21,59 @@ class ChinaStockData:
     def get_stock_list(self):
         """获取A股股票列表"""
         try:
-            # 获取沪深A股实时行情
-            stock_info = ak.stock_zh_a_spot_em()
+            import requests
+            # 设置较短的超时时间，避免长时间等待
+            import akshare as ak
+            
+            print("正在获取A股股票列表...")
+            
+            # 尝试获取沪深A股实时行情，设置超时时间
+            try:
+                # 临时设置requests的默认超时
+                original_timeout = getattr(requests, 'timeout', None)
+                requests.timeout = 10  # 10秒超时
+                
+                stock_info = ak.stock_zh_a_spot_em()
+                
+                # 恢复原始超时设置
+                if original_timeout:
+                    requests.timeout = original_timeout
+                else:
+                    delattr(requests, 'timeout')
+                    
+            except Exception as network_error:
+                print(f"网络请求失败: {network_error}")
+                # 网络失败时返回空列表，让调用方使用备用方案
+                return []
+            
+            if stock_info is None or len(stock_info) == 0:
+                print("获取到的股票数据为空")
+                return []
+            
             # 增加到前2000只股票，提供更多选择
             stock_list = []
             for index, row in stock_info.head(2000).iterrows():
-                # 过滤掉ST股票和停牌股票
-                stock_name = str(row['名称'])
-                if 'ST' not in stock_name and '*' not in stock_name:
-                    stock_list.append({
-                        'symbol': row['代码'],
-                        'name': row['名称'],
-                        'price': float(row['最新价']) if pd.notna(row['最新价']) else 0.0,
-                        'change_pct': float(row['涨跌幅']) if pd.notna(row['涨跌幅']) else 0.0,
-                        'volume': float(row['成交量']) if pd.notna(row['成交量']) else 0.0,
-                        'amount': float(row['成交额']) if pd.notna(row['成交额']) else 0.0
-                    })
+                try:
+                    # 过滤掉ST股票和停牌股票
+                    stock_name = str(row['名称'])
+                    if 'ST' not in stock_name and '*' not in stock_name:
+                        stock_list.append({
+                            'symbol': row['代码'],
+                            'name': row['名称'],
+                            'price': float(row['最新价']) if pd.notna(row['最新价']) else 0.0,
+                            'change_pct': float(row['涨跌幅']) if pd.notna(row['涨跌幅']) else 0.0,
+                            'volume': float(row['成交量']) if pd.notna(row['成交量']) else 0.0,
+                            'amount': float(row['成交额']) if pd.notna(row['成交额']) else 0.0
+                        })
+                except Exception as row_error:
+                    print(f"处理股票数据行时出错: {row_error}")
+                    continue
             
             # 按成交金额排序，优先显示活跃股票
             stock_list.sort(key=lambda x: x['amount'], reverse=True)
+            print(f"成功获取 {len(stock_list)} 只股票")
             return stock_list
+            
         except Exception as e:
             print(f"获取股票列表失败: {e}")
             return []

web/templates/index.html

@@ -74,9 +74,51 @@
         }
         .data-container {
             margin-top: 10px;
+            position: relative;
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+        }
+        /* 特别突出显示股票筛选tab */
+        #stock-filter-tab {
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+            color: white !important;
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             overflow-x: auto;
@@ -478,6 +520,9 @@
                 <li class="nav-item" role="presentation">
                     <button class="nav-link" id="trade-points-tab" data-bs-toggle="tab" data-bs-target="#trade-points" type="button" role="tab">买卖点</button>
                 </li>
+                <li class="nav-item" role="presentation">
+                    <button class="nav-link" id="stock-filter-tab" data-bs-toggle="tab" data-bs-target="#stock-filter" type="button" role="tab">股票筛选</button>
+                </li>
             </ul>
             <div class="data-source-info alert alert-info py-2 mt-1 mb-2" style="display:none;">
                 <small id="dataSourceText"></small>
@@ -592,6 +637,81 @@
                         </table>
                     </div>
                 </div>
+                <div class="tab-pane fade" id="stock-filter" role="tabpanel">
+                    <div class="container-fluid">
+                        <div class="row mb-3">
+                            <div class="col-md-12">
+                                <h5>A股强分型筛选</h5>
+                                <p class="text-muted">筛选最近2个K线合并(KLC)中有一个满足分型强度≥1.0且分型类型不为UNKNOWN的A股股票</p>
+                            </div>
+                        </div>
+                        
+                        <div class="row mb-3">
+                            <div class="col-md-3">
+                                <label for="filterStartTime" class="form-label">开始时间:</label>
+                                <input type="datetime-local" id="filterStartTime" class="form-control">
+                            </div>
+                            <div class="col-md-3">
+                                <label for="filterEndTime" class="form-label">结束时间:</label>
+                                <input type="datetime-local" id="filterEndTime" class="form-control">
+                            </div>
+                            <div class="col-md-3">
+                                <label for="filterTimeframe" class="form-label">时间周期:</label>
+                                <select id="filterTimeframe" class="form-select">
+                                    <option value="5m">5分钟</option>
+                                    <option value="15m">15分钟</option>
+                                    <option value="30m">30分钟</option>
+                                    <option value="1h">1小时</option>
+                                    <option value="4h">4小时</option>
+                                    <option value="1d" selected>1日</option>
+                                    <option value="1w">1周</option>
+                                    <option value="1M">1月</option>
+                                </select>
+                            </div>
+                            <div class="col-md-3">
+                                <label for="fxStrengthThreshold" class="form-label">分型强度阈值:</label>
+                                <input type="number" id="fxStrengthThreshold" class="form-control" value="1.0" min="0" max="100" step="0.1">
+                            </div>
+                        </div>
+                        
+                        <div class="row mb-3">
+                            <div class="col-md-12">
+                                <button class="btn btn-primary" onclick="filterStocks()">
+                                    <i class="bi bi-search"></i> 开始筛选
+                                </button>
+                                <button class="btn btn-secondary ms-2" onclick="exportFilterResults()">
+                                    <i class="bi bi-download"></i> 导出结果
+                                </button>
+                                <span id="filterProgress" class="ms-3" style="display:none;">
+                                    <i class="bi bi-hourglass-split"></i> 正在筛选中...
+                                </span>
+                            </div>
+                        </div>
+                        
+                        <div class="row">
+                            <div class="col-md-12">
+                                <div class="table-container">
+                                    <table id="stockFilterTable" class="display compact" style="width:100%">
+                                        <thead>
+                                            <tr>
+                                                <th>股票代码</th>
+                                                <th>股票名称</th>
+                                                <th>分型时间</th>
+                                                <th>分型类型</th>
+                                                <th>分型强度</th>
+                                                <th>分型价格</th>
+                                                <th>当前价格</th>
+                                                <th>涨跌幅(%)</th>
+                                                <th>操作</th>
+                                            </tr>
+                                        </thead>
+                                        <tbody></tbody>
+                                    </table>
+                                </div>
+                            </div>
+                        </div>
+                    </div>
+                </div>
             </div>
         </div>
     </div>
@@ -841,6 +961,12 @@
             updateChartDisplay();
         });
         
+        // 添加K线周期切换事件监听器
+        $('input[name="klinePeriod"]').change(function() {
+            console.log('K线周期切换:', $(this).attr('id'), $(this).is(':checked'));
+            updateChartDisplay();
+        });
+        
         // 当选择不同的元素时间周期时
         $('#elementTimeframe').change(function() {
             const elementTimeframe = $(this).val();
@@ -1198,7 +1324,7 @@
                 }
                 
                 // 检查是否使用小周期K线数据
-                const useElementPeriod = $('#useElementPeriod').is(':checked') &&
+                const useElementPeriod = $('#elementPeriodKline').is(':checked') &&
                                         currentData.element_kline_data &&
                                         Array.isArray(currentData.element_kline_data);
                 
@@ -4004,6 +4130,52 @@
                     updateTables(currentData);
                 }
             });
+            
+            // 页面加载完成后初始化
+            $(document).ready(function() {
+                // 设置默认的筛选时间（最近7天）
+                const now = new Date();
+                const weekAgo = new Date(now.getTime() - 7 * 24 * 60 * 60 * 1000);
+                
+                $('#filterEndTime').val(now.toISOString().slice(0, 16));
+                $('#filterStartTime').val(weekAgo.toISOString().slice(0, 16));
+                
+                // 初始化股票筛选表格
+                initStockFilterTable();
+                
+                // 突出显示股票筛选tab
+                setTimeout(function() {
+                    const stockFilterTab = $('#stock-filter-tab');
+                    if (stockFilterTab.length > 0) {
+                        console.log('股票筛选tab已找到，开始突出显示');
+                        
+                        // 添加闪烁效果来吸引注意
+                        stockFilterTab.addClass('animate__animated animate__pulse');
+                        
+                        // 滚动到tab区域
+                        $('html, body').animate({
+                            scrollTop: $('.data-container').offset().top - 100
+                        }, 1000);
+                        
+                        // 添加提示信息
+                        const alertDiv = $(`
+                            <div class="alert alert-info alert-dismissible fade show" role="alert" style="position: fixed; top: 20px; right: 20px; z-index: 9999; max-width: 400px;">
+                                <strong>新功能！</strong> 股票筛选功能已添加，请查看绿色的"股票筛选"标签页。
+                                <button type="button" class="btn-close" data-bs-dismiss="alert"></button>
+                            </div>
+                        `);
+                        $('body').append(alertDiv);
+                        
+                        // 10秒后自动隐藏提示
+                        setTimeout(() => {
+                            alertDiv.alert('close');
+                        }, 10000);
+                        
+                    } else {
+                        console.error('未找到股票筛选tab');
+                    }
+                }, 2000);
+            });
         });
         
         // 自动刷新相关变量
@@ -5103,6 +5275,281 @@
             window.astockStatusInterval = setInterval(updateAStockTradingStatus, 30000);
             console.log('A股交易时间状态更新器已启动');
         }
+        
+        // 股票筛选相关函数
+        let stockFilterTable = null;
+        
+        // 初始化股票筛选表格
+        function initStockFilterTable() {
+            // 简单的表格初始化，不使用DataTable
+            console.log('初始化股票筛选表格');
+        }
+        
+        // 筛选股票
+        function filterStocks() {
+            const startTime = $('#filterStartTime').val();
+            const endTime = $('#filterEndTime').val();
+            const timeframe = $('#filterTimeframe').val();
+            const threshold = parseFloat($('#fxStrengthThreshold').val());
+            
+            if (!startTime || !endTime) {
+                alert('请选择开始时间和结束时间');
+                return;
+            }
+            
+            if (new Date(startTime) >= new Date(endTime)) {
+                alert('开始时间必须早于结束时间');
+                return;
+            }
+            
+            // 显示进度指示器
+            $('#filterProgress').show();
+            $('#stockFilterTable tbody').empty();
+            
+            // 发送筛选请求
+            $.ajax({
+                url: '/api/filter_stocks',
+                method: 'POST',
+                contentType: 'application/json',
+                data: JSON.stringify({
+                    start_time: startTime,
+                    end_time: endTime,
+                    timeframe: timeframe,
+                    fx_strength_threshold: threshold
+                }),
+                timeout: 300000, // 5分钟超时
+                success: function(response) {
+                    $('#filterProgress').hide();
+                    
+                    if (response.error) {
+                        // 根据错误类型显示不同的错误信息
+                        if (response.error_type === 'network_error') {
+                            showNetworkErrorAlert(response.error, response.suggestion);
+                        } else {
+                            alert('筛选失败: ' + response.error);
+                        }
+                        return;
+                    }
+                    
+                    // 更新表格数据
+                    updateStockFilterTable(response.results);
+                    
+                    // 显示统计信息
+                    const totalCount = response.results.length;
+                    const processedCount = response.total_processed || 0;
+                    const failedCount = response.failed_count || 0;
+                    const dataSource = response.data_source || '未知';
+                    
+                    let message = `筛选完成！使用${dataSource}，共处理 ${processedCount} 只股票，找到 ${totalCount} 只满足条件的股票`;
+                    if (failedCount > 0) {
+                        message += `，${failedCount} 只股票数据获取失败`;
+                    }
+                    
+                    // 显示成功提示
+                    showSuccessAlert(message);
+                },
+                error: function(xhr, status, error) {
+                    $('#filterProgress').hide();
+                    console.error('筛选请求失败:', error, status, xhr);
+                    
+                    // 根据错误类型显示不同的错误信息
+                    if (status === 'timeout') {
+                        showNetworkErrorAlert(
+                            '请求超时，可能是网络连接不稳定或数据量较大',
+                            '请检查网络连接，或尝试缩小时间范围后重试'
+                        );
+                    } else if (xhr.responseJSON && xhr.responseJSON.error_type === 'network_error') {
+                        showNetworkErrorAlert(xhr.responseJSON.error, xhr.responseJSON.suggestion);
+                    } else {
+                        alert('筛选请求失败: ' + (xhr.responseJSON?.error || error || '未知错误'));
+                    }
+                }
+            });
+        }
+        
+        // 显示网络错误提示
+        function showNetworkErrorAlert(errorMessage, suggestion) {
+            const alertDiv = $(`
+                <div class="alert alert-warning alert-dismissible fade show" role="alert">
+                    <h6><i class="fas fa-exclamation-triangle"></i> 网络连接问题</h6>
+                    <p><strong>错误信息：</strong>${errorMessage}</p>
+                    <p><strong>建议：</strong>${suggestion}</p>
+                    <hr>
+                    <p class="mb-0">
+                        <small>
+                            <i class="fas fa-info-circle"></i> 
+                            如果问题持续存在，请检查网络连接或联系管理员
+                        </small>
+                    </p>
+                    <button type="button" class="btn-close" data-bs-dismiss="alert"></button>
+                </div>
+            `);
+            $('#stock-filter .container-fluid').prepend(alertDiv);
+            
+            // 10秒后自动隐藏提示
+            setTimeout(() => {
+                alertDiv.alert('close');
+            }, 10000);
+        }
+        
+        // 显示成功提示
+        function showSuccessAlert(message) {
+            const alertDiv = $(`
+                <div class="alert alert-success alert-dismissible fade show" role="alert">
+                    <i class="fas fa-check-circle"></i> ${message}
+                    <button type="button" class="btn-close" data-bs-dismiss="alert"></button>
+                </div>
+            `);
+            $('#stock-filter .container-fluid').prepend(alertDiv);
+            
+            // 5秒后自动隐藏提示
+            setTimeout(() => {
+                alertDiv.alert('close');
+            }, 5000);
+        }
+        
+        // 更新股票筛选表格
+        function updateStockFilterTable(results) {
+            const tbody = $('#stockFilterTable tbody');
+            tbody.empty();
+            
+            if (!results || results.length === 0) {
+                tbody.append('<tr><td colspan="9" class="text-center">没有找到满足条件的股票</td></tr>');
+                return;
+            }
+            
+            // 按分型强度降序排列
+            results.sort((a, b) => b.fx_strength - a.fx_strength);
+            
+            // 添加新数据
+            results.forEach(function(stock) {
+                const strengthClass = getStrengthClass(stock.fx_strength);
+                const changeClass = stock.change_percent >= 0 ? 'text-danger' : 'text-success';
+                const changeSign = stock.change_percent >= 0 ? '+' : '';
+                
+                const row = `
+                    <tr>
+                        <td>${stock.symbol}</td>
+                        <td>${stock.name}</td>
+                        <td>${stock.fx_time}</td>
+                        <td>${stock.fx_type}</td>
+                        <td><span class="${strengthClass}">${stock.fx_strength.toFixed(2)}</span></td>
+                        <td>${stock.fx_price.toFixed(2)}</td>
+                        <td>${stock.current_price ? stock.current_price.toFixed(2) : '-'}</td>
+                        <td><span class="${changeClass}">${changeSign}${(stock.change_percent || 0).toFixed(2)}%</span></td>
+                        <td><button class="btn btn-sm btn-outline-primary" onclick="analyzeStock('${stock.symbol}')">分析</button></td>
+                    </tr>
+                `;
+                tbody.append(row);
+            });
+        }
+        
+        // 获取分型强度对应的CSS类
+        function getStrengthClass(strength) {
+            if (strength >= 2.0) return 'text-danger fw-bold';
+            else if (strength >= 1.5) return 'text-warning fw-bold';
+            else if (strength >= 1.0) return 'text-info';
+            else return '';
+        }
+        
+        // 分析特定股票
+        function analyzeStock(symbol) {
+            // 切换到主分析页面
+            $('#stock-filter-tab').removeClass('active');
+            $('#kline-tab').addClass('active');
+            $('#stock-filter').removeClass('show active');
+            $('#kline').addClass('show active');
+            
+            // 切换数据源为A股
+            $('#dataSource').val('a_stock');
+            $('#dataSource').trigger('change');
+            
+            // 等待数据源切换完成后设置股票代码
+            setTimeout(() => {
+                $('#astockSymbol').val(symbol);
+                // 触发分析
+                updateChart();
+            }, 500);
+        }
+        
+        // 导出筛选结果
+        function exportFilterResults() {
+            const tbody = $('#stockFilterTable tbody tr');
+            
+            if (tbody.length === 0 || (tbody.length === 1 && tbody.find('td').length === 1)) {
+                alert('没有可导出的数据');
+                return;
+            }
+            
+            // 创建CSV内容
+            const headers = ['股票代码', '股票名称', '分型时间', '分型类型', '分型强度', '分型价格', '当前价格', '涨跌幅(%)'];
+            let csvContent = headers.join(',') + '\n';
+            
+            tbody.each(function() {
+                const cells = $(this).find('td');
+                if (cells.length > 1) { // 排除"没有数据"的行
+                    const row = [];
+                    cells.slice(0, 8).each(function() { // 只取前8列，排除操作列
+                        row.push($(this).text().trim());
+                    });
+                    csvContent += row.join(',') + '\n';
+                }
+            });
+            
+            // 创建下载链接
+            const blob = new Blob(['\ufeff' + csvContent], { type: 'text/csv;charset=utf-8;' });
+            const link = document.createElement('a');
+            const url = URL.createObjectURL(blob);
+            link.setAttribute('href', url);
+            link.setAttribute('download', `股票筛选结果_${new Date().toISOString().slice(0, 10)}.csv`);
+            link.style.visibility = 'hidden';
+            document.body.appendChild(link);
+            link.click();
+            document.body.removeChild(link);
+        }
+        
+        // 页面加载完成后初始化
+        $(document).ready(function() {
+            // 设置默认的筛选时间（最近7天）
+            const now = new Date();
+            const weekAgo = new Date(now.getTime() - 7 * 24 * 60 * 60 * 1000);
+            
+            $('#filterEndTime').val(now.toISOString().slice(0, 16));
+            $('#filterStartTime').val(weekAgo.toISOString().slice(0, 16));
+            
+            // 初始化股票筛选表格
+            initStockFilterTable();
+            
+            // 突出显示股票筛选tab
+            setTimeout(function() {
+                const stockFilterTab = $('#stock-filter-tab');
+                if (stockFilterTab.length > 0) {
+                    console.log('股票筛选tab已找到，开始突出显示');
+                    
+                    // 滚动到tab区域
+                    $('html, body').animate({
+                        scrollTop: $('.data-container').offset().top - 100
+                    }, 1000);
+                    
+                    // 添加提示信息
+                    const alertDiv = $(`
+                        <div class="alert alert-info alert-dismissible fade show" role="alert" style="position: fixed; top: 20px; right: 20px; z-index: 9999; max-width: 400px;">
+                            <strong>新功能！</strong> 股票筛选功能已添加，请查看绿色的"股票筛选"标签页。
+                            <button type="button" class="btn-close" data-bs-dismiss="alert"></button>
+                        </div>
+                    `);
+                    $('body').append(alertDiv);
+                    
+                    // 10秒后自动隐藏提示
+                    setTimeout(() => {
+                        alertDiv.alert('close');
+                    }, 10000);
+                    
+                } else {
+                    console.error('未找到股票筛选tab');
+                }
+            }, 2000);
+        });
     </script>
 </body>
 </html>