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ETF平台突破形态筛选

ETF 平台突破形态分析工具。当用户提到"平台突破"、"箱体突破"、"阻力位突破"、 "ETF技术分析"、"找突破标的"等关键词时触发。 分析 ETF 是否形成价格平台（多次触及同一高点），并判断是否有效突破。 输出评分、评级、形态分类，并生成带 K 线图的 HTML 报告。

personAuthor: user_0cc7b8d4hubcommunity
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ETF 平台突破形态分析

核心概念

平台突破：ETF 在某个价格水平多次震荡（形成阻力位），经过整理后放量突破，是强势上涨信号。

判断逻辑（80/20 框架）：

  • 前 80% K 线：寻找"平台高点"（被多次触及的最高价位）
  • 后 20% K 线：验证是否有效突破

使用步骤

0. ETF清单配置（重要）

默认分析范围：95个ETF（存储在 references/default_etf_list.json）

  • 默认行为：如果不指定分析范围，自动使用这95个ETF
  • 自定义范围：可通过以下方式指定：
    • 修改 references/default_etf_list.json 文件
    • 使用 --etf-list 参数指定自定义清单
    • 使用 --all 参数分析所有可用的数据文件

ETF清单格式（JSON数组）：

[
  {"code": "513730", "name": "东南亚科技", "market": "sh"},
  ...
]

1. 下载 K 线数据（首次或数据过期时）

腾讯财经 API（主源，推荐）：稳定可靠，无需任何依赖，95个ETF全部成功

cd <workspace>
python scripts/fetch_kline_akshare.py   # 腾讯为主，AKShare备用

AKShare（备用）：可获取更多数据（约160根），但今日曾全部连接失败

cd <workspace>
python scripts/fetch_kline_akshare.py --akshare-only   # 强制只用AKShare

数据源策略：脚本优先使用腾讯财经API（今日100%成功），失败时自动降级到AKShare。 end_date 动态计算为"今日+30天"，AKShare会自动截断到最近交易日，无需手动修改。

2. 运行分析

cd <workspace>
python scripts/analyze.py            # 默认：分析95个ETF
python scripts/analyze.py --all      # 分析所有可用数据文件
python scripts/analyze.py --etf-list custom.json  # 使用自定义ETF清单

输出：

  • full_scan_result.json：全量分析结果
  • scan_candidates.json：候选标的（含 K 线数据）

3. 补充最新数据（数据不是最新时）

当已有数据文件但不是最新日期时，用此脚本仅补充缺失的K线天数：

cd <workspace>
python scripts/update_recent_data.py

此脚本读取现有 akshare_{market}{code}.json，从最新日期的次日开始， 用腾讯财经API追加数据，只更新必要的文件，速度远快于重新下载。

4. 生成 HTML 报告

cd <workspace>
python scripts/gen_report.py

输出：etf_breakout_full_scan.html

QQ邮箱兼容版（静态图片，无需JS）：

cd <workspace>
python scripts/gen_report_static.py

输出：etf_breakout_full_scan_static.html（K线图预渲染为静态图片，base64嵌入，QQ邮箱中可正常显示）

评分标准（0-15 分）

评分维度

| 维度 | 满分 | 说明 | |------|------|------| | A. 平台质量 | 6分 | 触及次数(3分) + 持续时间(2分)，非真实平台减半 | | B. 突破力度 | 5分 | 创新高+站稳+突破幅度 | | C. 趋势量能 | 4分 | 整体趋势(2分) + 量比(2分) | | D. 中间段压制 | 1分 | 平台高点后15根K线持续受压制 |

评级标准

| 分数 | 评级 | 附加条件 | |------|------|----------| | ≥ 11 | AA | 且 pattern_type == "平台突破" | | ≥ 9 | A | 且 pattern_type in ("平台突破", "微幅突破") | | ≥ 6 | B+ | 且 pattern_type in ("平台突破", "微幅突破", "平台蓄势") | | ≥ 4 | B | — | | ≥ 2.5| C+ | — | | < 2.5| C | — |

筛选标准（生成报告时的候选过滤）

评分 ≥ 5
且 形态类型 in ("平台突破", "微幅突破", "平台蓄势")
且 平台触及次数(±2.5%) ≥ 2     ← 隐藏规则，报告中已声明

关键参数

| 参数 | 当前值 | 说明 | |------|---------|------| | 平台定义区间 | 前 80% K 线 | analyze.py platform_end = int(n * 0.80) | | 触及区间 | ±2.5% | 判断"触及平台高点"的容忍度 | | 站稳判断 | 最近3日均价 > 平台高点×0.995 | 避免单日假突破 | | 中间段定义 | 平台末尾前15根K线 | 验证平台高点后的压制确认 |

文件结构

references/
  default_etf_list.json  # 默认95个ETF清单
  algorithm_notes.md     # 算法细节和已知问题
scripts/
  fetch_kline_akshare.py   # 下载 K 线（腾讯为主，AKShare备用）
  update_recent_data.py    # 仅补充最新K线（腾讯API）
  analyze.py               # 核心分析脚本（支持--all和--etf-list参数）
  gen_report.py           # 生成 HTML 报告（含K线图，需JS）
  gen_report_static.py     # 生成静态HTML报告（matplotlib渲染K线图）

常见调整

收紧标准（减少假阳性）：

  • 提高 touches_25pct 阈值（analyze.py 评分A部分）
  • 增加 platform_duration 要求
  • 提高 is_real_platform 的趋势/振幅阈值

放松标准（增加候选）：

  • 降低评分阈值
  • 放宽 is_real_platform 判断（algorithm_notes.md 中有说明）

已知问题与修复记录

fetch_kline_akshare.py：腾讯API为主源重写（2026-05-10）

问题：原脚本只使用AKShare，今日（2026-05-10）AKShare全部连接失败（RemoteDisconnected），0/95成功。

修复：重写 fetch_kline_akshare.py，优先使用腾讯财经API（今日95/95成功），失败时自动降级到AKShare。

  • end_date 改为动态计算（今日+30天），不再需要手动修改
  • 输出文件格式保持不变（akshare_{market}{code}.json），向后兼容 analyze.py

update_recent_data.py：新增补充数据脚本（2026-05-10）

场景：已有数据文件但不是最新日期时，无需重新下载全部数据。

功能：读取现有JSON文件 → 提取最新日期 → 用腾讯API追加缺失天数 → 写回文件。 只更新必要的文件，速度远快于重新下载。

analyze.py：ETF代码提取bug修复（2026-05-10）

问题：从文件名提取ETF代码时，base[8:] 没有正确去掉 sh/sz 前缀，导致代码错误。

修复：改为 base[8+2:]（即 base[10:]），正确提取6位代码。

  • 涉及文件：akshare_sh510300.json → 代码应为 510300（去掉前10个字符）

gen_report_static.py：Two bugs fixed（2026-05-10）

Bug 1：副标题日期硬编码

问题：报告副标题写死 数据截至2026-04-30，与实际数据日期不符。

修复：从 full_scan_result.json 的所有K线数据中动态提取最新日期，填入副标题。

Bug 2：AA级表格只显示前15个

问题：代码 aa_list[:15] 硬截断，AA级共19个但表格只列15个， 科创芯片(588200)排第19名被截断看不到；标题写"共19个"但表格只有15行，互相矛盾。

修复：去掉 [:15] 限制，表格显示全部AA级标的。

gen_report.py K线图左侧空白（2026-05-04修复）

问题：报告中的K线图左侧大面积空白，数据未填满图表。

根因：

  1. K线数据 time 字段使用日期字符串 '2025-09-01'，Lightweight Charts v4 优先使用数字时间戳
  2. 图表初始化时容器 clientWidth 可能为0，导致 fitContent() 计算错误
  3. setVisibleRange 传入字符串而非数字时间戳

修复内容：

  1. K线数据 time 改为 Unix 时间戳整数（date_to_ts() 函数）
  2. JS 初始化增加 setInterval 轮询，等待容器有宽度再初始化
  3. setVisibleRange 使用数字时间戳 from/to
  4. 增加 rightOffset: 3 和 barSpacing: 5 让K线紧密排列

腾讯财经API字段兼容性

问题：部分ETF的K线数据返回字段名为 day 而非 qfqday，导致解析失败。

修复：优先读取 qfqday，若为空则降级读取 day：

klines = data.get('qfqday', []) or data.get('day', [])

报告声明与代码规则不一致（2026-05-04修复）

问题：网页顶部声明的分析方法与代码实际逻辑不一致：

  • 声明写"前60%/后40%"，代码实际是"前80%/后20%"
  • 声明写"AA≥13分"，代码实际是"AA≥11分"
  • 声明写"B+≥7分"，代码实际是"B+≥6分"
  • 未声明中间段压制加分(+1分)和触及次数≥2过滤条件

修复：以代码为准，更新 gen_report.py 中所有声明文字，与 analyze.py 实际逻辑完全一致。