添加新的判断依据

This commit is contained in:
jackyu66git
2025-11-16 20:58:03 +08:00
parent 03c5148c29
commit d61cbbec21
8 changed files with 24 additions and 76 deletions
+1 -27
View File
@@ -521,7 +521,7 @@ def analyze_chan(df, symbol=None, timeframe=None):
ema52_dict = None
# 获取分析结果
klu_list = chan.get_kl_data(df)
klc_list = chan.get_klc_list(df)
klc_list = chan.get_klc_list(klu_list)
bi_list = chan.cal_bi_list(klc_list)
#for index in range(0, 10):
#print(bi_list[index].start_time, bi_list[index].start_klc.end_time, bi_list[index].dir)
@@ -1209,9 +1209,6 @@ def analyze():
elements_only_param = request.args.get('elements_only')
elements_only = elements_only_param == 'true'
# 获取是否需要回放数据的参数
need_replay_data = request.args.get('need_replay_data', 'false').lower() == 'true'
# 验证小周期是否小于主周期
if element_timeframe and not is_smaller_or_equal_timeframe(element_timeframe, timeframe):
return jsonify({'error': '分形元素时间周期必须小于或等于主图表时间周期'})
@@ -1243,12 +1240,6 @@ def analyze():
# 计算MACD
macd_data = calculate_macd(df)
# 如果需要回放数据,生成逐步计算的回放数据
if need_replay_data:
replay_data = generate_replay_data(df, client_tz, symbol, element_timeframe, start_time, end_time)
else:
replay_data = None
# 基于已有 KLC 列表生成趋势标记(不做额外计算)
klc_trend = []
try:
@@ -1391,9 +1382,6 @@ def analyze():
'klc_trend': klc_trend
})
# 如果生成了回放数据,添加到返回结果中
if replay_data is not None:
result['replay_data'] = replay_data
# 如果有指定分形元素时间周期,获取小周期数据
if element_timeframe:
@@ -1670,19 +1658,5 @@ def get_uncompleted_seg_list(seg_list, client_tz):
return result
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=8128)