"""快速一类买卖点(fast B1/S1)——把引擎的 B1/S1 改写成当根可判的形式。 **动机**:step55 实测引擎 `find_all_bsp` 的 B1/S1 在 5m/15m 上是重亏的 (PF 0.20~0.24、胜率 15~21%、t −17~−22),而且原因是几何性的:引擎在 `leave_bi.sure_time` 才发信号,中位滞后 8~9 根,此时价格已朝反弹方向跑了 1.68 ATR。逆势信号上,这个滞后是加倍惩罚——新入场价往下 2 ATR 的止损落在 比原始低点还低 0.3 ATR 处,几乎贴着极值。 B3 当年也是同样的病(PF 0.66),解法不是调参而是**重新定义成实时判据** (B4,见 `chanlun/analysis/fast_bsp.py`)。本模块对一类做同样的事。 引擎 B1 是三个条件的合取(`bsp.py: find_all_bsp` + `check_bi_div`): 中枢已成 -> 一笔向下离开中枢 -> 该笔 MACD 面积 < 进入笔面积(底背驰) 三条都有当根可判的代理,滞后来源只有一处——`leave_bi.is_sure`: 中枢已成 zs.is_sure -> zones.available_ts(与 B4 同口径,已解决) 向下离开 leave_bi 端点在 zd 下 -> **收盘** < zd,当根可判 背驰 整笔面积对比 -> 进入笔面积在中枢确认时已是历史, 离开段面积从突破根起逐根累加,当根可判 触发 等笔确认(滞后之源) -> 收盘反向越过前一根极值(沿用 B4 的转强判据) **与三类的方向关系相反**:三类顺着突破方向做,一类逆着做。中枢向下突破后, B4 会做空,而 fast B1 是在同一段下跌里找力竭然后**做多**。 ⚠️ 先验不利,落地前请先看数:§3.391 实测 `mom60` 最高的四分位是最差的 (余量只剩 1.44bp),而一类按定义就住在一段已走完的行情末端。本模块是用来 证伪这个先验的,不是用来假定它不成立的。 """ from __future__ import annotations import numpy as np import pandas as pd from chanlun.analysis.fast_bsp import _resolve_avail_bi, timestamps_ms def zones_with_enter_area(zs_list, src: pd.DataFrame, avail_bi: int | None = None) -> pd.DataFrame: """区间表 + 进入笔的 MACD 面积与方向。 这两列**不引入滞后**:进入笔是中枢第一笔的前一笔,中枢确认时它早已收尾。 背驰判据里唯一需要等待的是离开段,而那一段可以逐根累加。 面积口径必须和 `ChanBI.cal_macd_hist` 一致:只累加顺方向那一侧的 hist 并取绝对值(上升笔累加正值,下降笔累加负值的绝对值),故恒非负。 """ ts_of = dict(zip(src["date"].dt.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S"), timestamps_ms(src))) i = _resolve_avail_bi(avail_bi) rows = [] for zs in zs_list: bis = getattr(zs, "bi_list", []) if not bis: continue key_bi = bis[i] if (i == -1 or len(bis) > i) else bis[-1] avail = (ts_of.get(str(getattr(key_bi, "sure_time", "") or "")) or ts_of.get(str(getattr(key_bi, "end_time", "") or ""))) if avail is None: continue enter_bi = getattr(bis[0], "pre", None) if enter_bi is None: continue # dir 用 +1/−1 表示,避免把引擎枚举漏进研究侧 e_dir = 1 if str(enter_bi.dir).endswith("UP") else -1 rows.append({ "zg": float(zs.zg), "zd": float(zs.zd), "start_ts": ts_of.get(str(bis[0].start_time), avail), "available_ts": int(avail), "enter_area": abs(float(enter_bi.macd_hist)), "enter_dir": e_dir, }) out = pd.DataFrame(rows) if out.empty: return out return out.sort_values("available_ts").reset_index(drop=True) def find_fast_bsp1( df: pd.DataFrame, zones: pd.DataFrame, scan: int = 200, leave_win: int = 60, min_leave_bars: int = 3, max_div: float = 1.0, max_per_zone: int = 1, diag: dict | None = None, ) -> pd.DataFrame: """扫描每个中枢,找「离开中枢后力度背驰、随即转向」的入场点。 zones 需含 zg / zd / available_ts / enter_area / enter_dir, 即 `zones_with_enter_area` 的输出。 `min_leave_bars` 要求离开段至少走这么多根才允许触发。没有它的话,转强判据 会在突破后第一根小反弹就打进去,那时离开段的面积还没累起来,背驰条件几乎 自动成立——会退化成「随便一个反弹就抄底」。 `max_div` 是背驰的松紧:离开段面积 / 进入段面积 < max_div 才算背驰。 1.0 等于引擎的 `macdhist_div < 0`;调小则只认力度衰减更明显的。 返回列: entry_idx 实时可下单的K线 direction +1 一买 / −1 一卖(**与突破方向相反**) bo_idx 离开中枢的突破根 ext_idx 离开段的极值根 lag entry_idx − ext_idx,即相对理想入场点的滞后 div 离开段面积 / 进入段面积,越小背驰越强 depth 离开段极值越过中枢边界的幅度(相对边界) """ need = {"zg", "zd", "available_ts", "enter_area", "enter_dir"} if zones.empty or not need <= set(zones.columns): return pd.DataFrame() ts = df["timestamp"].to_numpy() close = df["close"].to_numpy(float) high = df["high"].to_numpy(float) low = df["low"].to_numpy(float) hist = df["macdhist"].to_numpy(float) n = len(df) rows = [] def note(key: str) -> None: if diag is not None: diag[key] = diag.get(key, 0) + 1 for zone_i, (_, z) in enumerate(zones.iterrows()): note("中枢总数") zg, zd = float(z["zg"]), float(z["zd"]) e_area, e_dir = float(z["enter_area"]), int(z["enter_dir"]) if zg <= zd or not np.isfinite(e_area) or e_area <= 0: note("×无效中枢或进入段无面积") continue start = int(np.searchsorted(ts, z["available_ts"], side="left")) if start >= n - 2: note("×中枢太靠后") continue scan_end = min(start + scan * max_per_zone, n) cursor = start for occ in range(1, max_per_zone + 1): if cursor >= n - 2: break was_inside = False bo_idx, d = None, 0 for j in range(cursor, scan_end): c = close[j] if zd <= c <= zg: was_inside = True continue if not was_inside: continue bo_idx, d = j, (1 if c > zg else -1) break if bo_idx is None: if occ == 1: note("×窗口内未离开中枢") break # 引擎要求 enter_bi.dir == leave_bi.dir 才比面积,否则背驰无从谈起 if e_dir != d: note("×进入段与离开段不同向") cursor = bo_idx + 1 continue area = 0.0 ext = low[bo_idx] if d == -1 else high[bo_idx] ext_idx = bo_idx entry_idx, div_at = None, np.nan for j in range(bo_idx, min(bo_idx + leave_win + 1, n)): h = hist[j] # 与 ChanBI.cal_macd_hist 同口径:只取顺方向一侧,取绝对值 if d == -1 and h < 0: area -= h elif d == 1 and h > 0: area += h if (low[j] < ext) if d == -1 else (high[j] > ext): ext, ext_idx = (low[j] if d == -1 else high[j]), j if j < bo_idx + min_leave_bars: continue # 收盘回到中枢内 -> 这不是一次有效的离开,弃掉 if zd <= close[j] <= zg: note("×离开段收盘回到中枢内") break if area >= e_area * max_div: continue # 力度未衰减,不是背驰 go = close[j] > high[j - 1] if d == -1 else close[j] < low[j - 1] if go: entry_idx, div_at = j, area / e_area break if entry_idx is None: if occ == 1: note("×未在窗口内背驰转向") cursor = bo_idx + 1 continue if occ == 1: note("√成交") edge = zd if d == -1 else zg rows.append({ "entry_idx": entry_idx, "direction": -d, "bo_idx": bo_idx, "ext_idx": ext_idx, "lag": entry_idx - ext_idx, "div": div_at, "depth": abs(ext - edge) / edge, "zg": zg, "zd": zd, "width_pct": (zg - zd) / close[bo_idx], "occ": occ, "zone_i": zone_i, }) cursor = entry_idx + 1 out = pd.DataFrame(rows) if out.empty: return out return (out.sort_values(["entry_idx", "occ", "zone_i"]) .drop_duplicates("entry_idx", keep="first") .reset_index(drop=True))