22 类 K 线形态方案一览 ---一个跨市场、跨周期完备、无死类、方向纯净的分类体系

22 类 K 线形态方案一览

分类维度：方向 × 实体档 × 影线档 | 阈值：大实体 r>0.7 / 十字 r<0.2；无影 <0.05 / 短影 ≤0.3 / 长影 >0.3 | 一字：high==low

上涨（9 类，close>open）
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│ 编号 │ 字母 │ 类名 │ 实体档 │ 上影 │ 下影 │ 强度 │ 实证频率* │
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│ 1 │ A │ 中阳长上影 │ 中 (0.2~0.7) │ 长 │ 短 │ +2 │ 11.89% │
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│ 2 │ B │ 中阳长下影 │ 中 │ 短 │ 长 │ +2 │ 9.04% │
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│ 3 │ C │ 中阳 │ 中 │ 短 │ 短 │ +2 │ 6.40% │
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│ 7 │ G │ 中阳长上影长下影 │ 中 │ 长 │ 长 │ +2 │ 1.93% │
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│ 4 │ D │ 大阳 │ 大 (>0.7) │ 短 │ 短 │ +5 │ 3.21% │
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│ 5 │ E │ 光脚大阳 │ 大 │ 短 │ 无 │ +5 │ 2.98% │
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│ 6 │ F │ 光头大阳 │ 大 │ 无 │ 短 │ +5 │ 2.38% │
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│ 8 │ H │ 光头光脚大阳 │ 大 │ 无 │ 无 │ +6 │ 1.22% │
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│ 9 │ I │ 一字涨停 │ 一字 + 涨幅≥9.5% │ - │ - │ +8 │ 0.08% │
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下跌（9 类，close<open）
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│ 编号 │ 字母 │ 类名 │ 实体档 │ 上影 │ 下影 │ 强度 │ 实证频率* │
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│ 10 │ J │ 中阴长上影 │ 中 │ 长 │ 短 │ -2 │ 10.74% │
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│ 11 │ K │ 中阴长下影 │ 中 │ 短 │ 长 │ -2 │ 9.53% │
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│ 12 │ L │ 中阴 │ 中 │ 短 │ 短 │ -2 │ 6.88% │
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│ 16 │ P │ 中阴长上影长下影 │ 中 │ 长 │ 长 │ -2 │ 1.75% │
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│ 13 │ M │ 大阴 │ 大 │ 短 │ 短 │ -5 │ 4.10% │
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│ 14 │ N │ 光头大阴 │ 大 │ 无 │ 短 │ -5 │ 4.04% │
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│ 15 │ O │ 光脚大阴 │ 大 │ 短 │ 无 │ -5 │ 2.70% │
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│ 17 │ Q │ 光头光脚大阴 │ 大 │ 无 │ 无 │ -6 │ 1.15% │
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│ 18 │ R │ 一字跌停 │ 一字 + 跌幅≥9.5% │ - │ - │ -8 │ 0.04% │
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盘整（4 类，实体 r<0.2 或 一字）
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│ 编号 │ 字母 │ 类名 │ 实体档 │ 上影 │ 下影 │ 强度 │ 实证频率* │
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│ 19 │ S │ 长脚十字 │ 十字 (<0.2) │ 长 │ 长 │ 0 │ 8.49% │
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│ 20 │ T │ 上影十字(墓碑) │ 十字 │ 长 │ 短 │ 0 │ 6.33% │
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│ 21 │ U │ 下影十字(蜻蜓) │ 十字 │ 短 │ 长 │ 0 │ 5.02% │
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│ 22 │ V │ 平盘一字 │ 一字，非涨跌停 │ - │ - │ 0 │ 0.12% │
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• 实证频率：quantix.day_kline 全市场 874,276 根日线（2026-01-06~09-16，剔除首根）；方向 / 盘整 19.96%

结构性说明

• 编码规则：编号 1-22 → 字母 A-V（序列分析 7 字母 n-gram 用），A=1、B=2 … V=22
• 为什么不设“双侧短影十字”：非一字小实体必有长影线（r<0.2 ⇒ max(上影，下影)>0.4>0.3），几何不可达
• 为什么大实体档不分长影：r>0.7 且单影>0.3 ⇒ 另一影<0，数学不可能（旧方案 6/11 即此死类
• 大实体档影线只分 无/短，中实体与十字档只分 长/短（无影并入短影）
• 非一字涨跌停不单列，按几何落入对应阴阳类（如需可加正交标记 is_limit）

速查表图文版：docs/kline22-cheat-sheet.html | 判定实现：k_analysis/patterns.py | 设计文 t.md

❯ 对于这个结果，scripts/kline22_frequency_report.txt，你分析 一下，这说明了什么？

Thought for 8s

这份结果能说明的事，我分四层讲：

1. 分类方案本身：经受住了跨市场、跨周期的检验

• 三张表（沪深日线 1200 万根、北交所日线 27 万根、30 分钟线 300 万根）覆盖率都是 100%，方向纯度违例全是 0。这说明“方向×实体档×影线档”的笛卡尔划分不是只在拟合沪深日线时成立的特设方案——换市场（北交所涨跌停 30%、流动性结构完全不同）、换周期（30 分钟 vs 日线），分类器依然无缝工作。这是“由构造保证”设计的直接红利：不依赖任何经验规则，几何上完备所以在哪里都完备。
• 三张表的分布形状高度一致（A 最强 ~11-14%，J/K 次之 ~10%，S 领跑盘整 ~8-9%），说明 K 线的几何统计规律具有跨尺度稳定性，22 类不是过拟合某个特定数据的产物。

2. 市场微观结构：A股日线的信息含量分布

• 上涨 36-39% / 下跌 41-42% / 盘整 ~20%——A股日线级别跌多于涨（北交所尤甚，42% vs 37%），符合 A 股“快涨慢跌、长期震荡”的结构特征。
• 长影线类比双短影线类常见得多：A(中阳长上影 12%) + B(中阳长下影 9%) 合计 21%，而 C(中阳 5.8%) 只占约四分之一；影线含的信息量（盘中博弈）大于收盘位置本身。这在交易意义上印证了“上影=抛压、下影=承接”这些经典解读是有统计基础的——长影类不是噪音，是常态。
• 极端形态极稀有且不对称：I 一字涨停 0.2% vs R 一字跌停 0.02%（沪深日线），涨停一字比跌停一字常见 10 倍——涨跌停制度下封板行为的非对称（打板资金 vs 恐慌踩踏的流动性差异）。做序列分析时这两类样本天然稀少，预测模型对它们的统计力会不足，值得注意。
• 大实体类（D/E/F/H/M/N/O/Q）合计仅 _{19%，中实体类才是日线主力（}40%+）。传统教科书把大阳/大阴线作为核心形态，但在 A 股日线上它们是少数事件。

3. 与旧方案对比：修复是实质性的

旧 22 类（A-V 情绪标签制）有 2 个数学死类、4-5 个嵌套重复类、一类混合方向（limit 分支导致 19/20 可涨可跌），有效类只有 16-17 个。新方案 22 类全部非零频（最稀有的 R 也有 6~329 根），且互斥、纯方向——分类维度的“信息利用率”从 ~75% 提升到 100%，同样的数据现在承载 22 个正交信号而不是 17 个半重叠信号。

4. 对下游的暗示（本项目的下一步）

• 阈值边界敏感问题仍在：此前审计发现 ~8.6% 的 K 线落在阈值（0.2/0.7）±0.02 内。分布图上 A 和 J 两条最高柱恰好贴着 body_ratio=0.2 的下界（大量“中实体偏小”的 K 线），意味着实体档阈值的小幅移动会显著改变 A/C、J/L 的相对占比。若后续做参数敏感性分析，这是第一个要看的参数。
• 30 分钟线上 V 平盘一字 2.5%（日线仅 0.02%）提醒：周期越短，退化形态（十字、一字）越多，同一套字母编码在不同周期上的语义分布不同——序列模型（7 字母 n-gram）不能跨周期混用训练数据。
• 1m/5m 表（外部管线停更中）若恢复，同样可直接用此脚本统计，无需改代码。

一句话总结：22 类方案被证明是一个跨市场、跨周期都完备、无死类、方向纯净的分类体系，且它的频率分布本身揭示了 A 股“阴长阳短、影线信息为主、极端一字极度稀有且不对称”的结构性特征。这些结论已固化在 scripts/kline22_frequency_report.txt + docs/kline22-frequency.png，脚本可复现。