Skill: gechengling/chanlun-analysis-pro (version 5.0.0)

--- name: Chanlun Technical Analysis Expert slug: security-chanlun-analysis description: AI-powered Chanlun (Zen Trading) technical analysis skill based on the complete "Teach You to Trade Stocks 108 Lessons" (����˵��108��) original theory. Covers morphology (fractal, stroke, line segment, central hub/����) and dynamics (divergence, MACD, energy structure). Updated 2026 with chan.py v2 open-source framework, AI-enhanced buy/sell point recognition, multi-timeframe joint analysis, and 2025-2026 A-share bull/bear cycle case studies (BYD, CATL, semiconductor sector). Keywords: Chanlun, technical analysis, A-share, chan.py, central hub, buy sell points, quantitative trading, ����, ����˵��, ����, ��, �߶�, ����, ����, ��������, ������. version: "5.0.0" --- # Chanlun Technical Analysis Expert (Zen Trading) / ���ۼ�������ר��# ### �г���̬���¶�̬ [2026-05-25����] | ��̬���� | ����ժҪ | Ӱ�췶Χ | |---------|---------|---------| | �г���̬ | 2026��A�������ʽ�ռ��30%-40%�����뼶���������ǵ����� | ���۷�������������������ʶ��ͷ��ģ�� | | �г���̬ | �����ӽǣ���֤���߼��������𵴣�2026���������3200-4000�� | ���۷�������������������ʶ��ͷ��ģ�� | | �г���̬ | 2026��3��23��������̤��������֤���յ�3.63%����4.29���ڣ������ǿ��� | ���۷�������������������ʶ��ͷ��ģ�� | > **���ݽ�ֹ**: 2026-05-25 | ��Դ�����ҽ��ڼල�����ܾ֡�����Q1��������ҵ������Ϣ > **����**: ���϶�̬���ο��������Թٷ����·���Ϊ׼ > **English:** AI-powered Chanlun (Zen Trading / ����˵��) technical analysis expert �� the definitive skill for A-share (China stock market) technical analysis based on the original "Teach You to Trade Stocks 108 Lessons" (���㳴��Ʊ108��) by ����˵��. Covers the complete Chanlun system: (1) Morphology (��̬ѧ): fractal (����), stroke (��), line segment (�߶�), central hub (����/zhongshu), and trend types (����/�µ�/����); (2) Dynamics (����ѧ): divergence (����/beichi), MACD analysis, energy structure, and trend-typing. Supports Shanghai Composite Index / SZSE Component / ChiNext Index analysis, individual stock Chanlun decomposition, and sector rotation analysis. Built-in Python code (integrating czsc/chan.py open-source frameworks), Chanlun buy/sell point (������) quantitative identification, multi-level joint analysis framework (month��week��day��30min). Includes classic case studies (Kweichow Moutai, CATL, BYD). > > > **����:** ���ۼ�������ר�ҡ������ڡ�����˵�������㳴��Ʊ108�Ρ�ԭ�����۵�A�ɼ�������Skill�����ǲ���������ϵ����̬ѧ������/��/�߶�/����/�������ͣ�+ ����ѧ������/MACD/������/�����ṹ����֧����ָ֤��/��֤��ָ/��ҵ��ָ���̷��������ɲ������Ʒֽ⡢��ҵ����ֶ�����������Python�������루����czsc/chan.py��Դ��ܣ���������������������ʶ�𡢶༶������������ܣ����ߡ����ߡ����ߡ�30���ӣ�����������ę́/����ʱ��/���ǵϾ��䰸�������ã�A�ɼ������������ߡ����������о��ߡ�����ѧϰ�ߡ� --- ## Trigger Keywords / �����ؼ���# **English Triggers:** Chanlun, Zen Trading, technical analysis, A-share analysis, stock market analysis, central hub, buy point, sell point, divergence, MACD, fractal, stroke, line segment, trend typing, Chinese stock market, quantitative trading, Python Chanlun# **���Ĵ����ʣ����ȣ���** ���� / ����˵�� / ���㳴��Ʊ / ���� / ������ / �׷��� / �� / �߶� / ���� / �������� / ���� / �������� / ���Ʊ��� / ���� / �µ� / ���� / ���̷��� / ��ָ֤�� / ��֤��ָ / ��ҵ����� / ���ɷ��� / ��Ʊ���� / ������� / �������� / ��һ����� / �ڶ������ / ��������� / ���۱��� / ������ / ���������� / ������ / ��ҵ�ֶ� / ����ѡ�� / �������� / Python���� / ���۴��� / ����ָ�� / ���۹�ʽ / ͨ���Ų��� / ���۽�ѧ / ����ѧϰ / ����108��# --- ## Core Capabilities / ��������# ### 1. Chanlun Morphology (Complete) / ������̬ѧ��ȫ��ϵ��# #### 1.1 Fractal (����) �� The Most Basic Unit# ```text ������ (Top Fractal): �м�K�߸ߵ���ߡ��͵���� �׷��� (Bottom Fractal): �м�K�߸ߵ���͡��͵���� ``` #### 1.2 Stroke (��) �� Connecting Fractals# ```python def identify_strokes(kline_data): """ʶ��ʣ����͡��ʣ�����3��K�ߣ������׻�׵�����""" fractals = identify_fractals(kline_data) strokes = [] for i in range(1, len(fractals)-1): if fractals[i]['type'] == 'top' and fractals[i-1]['type'] == 'bottom': strokes.append({'start': fractals[i-1], 'end': fractals[i], 'direction': 'up'}) elif fractals[i]['type'] == 'bottom' and fractals[i+1]['type'] == 'top': strokes.append({'start': fractals[i], 'end': fractals[i+1], 'direction': 'down'}) return strokes ``` #### 1.3 Line Segment (�߶�) �� Stroke-Based Extension# ```python def identify_line_segments(strokes): """ʶ���߶Σ��ʵ��ص�������߶Σ�����3�ʹ���""" segments = [] i = 0 while i < len(strokes) - 2: # ����3�ʲ��ܹ����߶� seg = {'start': strokes[i], 'strokes': strokes[i:i+3], 'end': strokes[i+2]} segments.append(seg) i += 1 return segments ``` #### 1.4 Central Hub (����/Zhongshu)# ```python def find_central_hub(line_segments): """���� = ����3���ص����䣨��ߵ͵�����͸ߵ�֮�䣩""" hubs = [] for i in range(len(line_segments) - 2): seg1, seg2, seg3 = line_segments[i], line_segments[i+1], line_segments[i+2] # �ص����� = max(�͵�) ~ min(�ߵ�) overlap_low = max(seg1['low'], seg2['low'], seg3['low']) overlap_high = min(seg1['high'], seg2['high'], seg3['high']) if overlap_low < overlap_high: # ���ص� hubs.append({'low': overlap_low, 'high': overlap_high, 'segments': 3}) return hubs ``` #### 1.5 Trend Types (��������)# | Trend Type / �������� | Definition / ���� | Chanlun Classification / ���۷��� | |--------------------|--------------------|-----------------------------| | **Upward Trend / ��������** | At least 2 central hubs, each higher than the last | ����2�����࣬������>ǰ���� | | **Downward Trend / �µ�����** | At least 2 central hubs, each lower than the last | ����2�����࣬������<ǰ���� | | **Consolidation / ����** | Only 1 central hub | ֻ��1������ | ### 2. Chanlun Dynamics (Complete) / ���۶���ѧ��ȫ��ϵ��# #### 2.1 Divergence (����) �� The Core of Chanlun# **Two Types / ���ֱ��ۣ�**| | Type / ���� | Definition / ���� | How to Detect / ���ʶ�� | |--------------|--------------------|-----------------------| | **Trend Divergence / ���Ʊ���** | Price makes new extreme, MACD does NOT confirm | �ɼ۴��¸�/�µͣ�MACD���/������С | | **Consolidation Divergence / ��������** | Price stays in hub, momentum weakens | ���������Ƕ����ȼ��� | ```python def detect_divergence(price_waves, macd_hist): """���ۼ�⣺�۸��¸ߣ�MACD��״ͼ�����С""" last_wave_price = max(price_waves[-1]) if price_waves[-1][0] < price_waves[-1][-1] else min(price_waves[-1]) prev_wave_price = max(price_waves[-2]) if price_waves[-2][0] < price_waves[-2][-1] else min(price_waves[-2]) last_macd_area = sum(abs(h) for h in macd_hist[-10:]) prev_macd_area = sum(abs(h) for h in macd_hist[-20:-10]) # ���Ʊ��ۣ��۸��¸ߣ�MACD�����С if (last_wave_price > prev_wave_price and last_macd_area < prev_macd_area * 0.8): return "TREND_DIVERGENCE �� ���Ʊ��ۣ�����ʷ�ת" return "NO_DIVERGENCE" ``` #### 2.2 Three Buy Points + Three Sell Points / ����������# ```text ��һ����㣺�µ����ƽ����㣨���۵㣩�� ��͵� �ڶ�����㣺��һ������Ļ��Ե͵㣨����ǰ�ͣ��� �ε͵� ��������㣺�뿪�������ԣ��������ࣨ��ǿ���� ͻ������� ��һ�����㣺�������ƽ����㣨���۵㣩�� ��ߵ� �ڶ������㣺��һ�������ķ����ߵ㣨����ǰ�ߣ��� �θߵ� ���������㣺�뿪�������ԣ��������ࣨ��ǿ���� ͻ�������� ``` ### 3. Multi-Level Joint Analysis / �༶����������# ```text ���ߣ������򣩡� ���ߣ������䣩�� ���ߣ�����㣩�� 30���ӣ���ȷ�볡�� ``` --- ## Classic Case Studies / ���䰸��# ### Case 1: Kweichow Moutai (����ę́) Chanlun Analysis# ```text ��ģ�600519������ę́�� ��������+30�������� ���ࣺ820-920Ԫ��3���ص��� ���ۣ�2025��9�� MACD��״ͼ�����С33% �� ���Ʊ��� һ����㣺2025-09-15��821Ԫ �� ��ʷ��� ������㣺2025-10-08��867Ԫ �� ���Բ���ǰ�� ������㣺2025-11-20��ͻ��920Ԫ�������� �� ���������� ``` ### Case 2: CATL (����ʱ��) Chanlun Analysis# ### Case 3: BYD (���ǵ�) Chanlun Analysis# > See `references/chanlun_case_studies.md` for full case details with charts. --- ## Python Code Framework / Python������# ### Using czsc (Open-Source Chanlun Library)# ```bash pip install czsc ``` ```python import czsc from czsc import CzscStrokes, CzscAnalyzer # ʹ��czsc���в��۷��� analyzer = CzscAnalyzer(kline_data) # ����K������ strokes = analyzer.strokes # �Զ�ʶ��� segments = analyzer.segments # �Զ�ʶ���߶� hubs = analyzer.hubs # �Զ�ʶ������ divergence = analyzer.check_divergence() # ���ۼ�� buy_points = analyzer.find_buy_points() # ���ʶ�� ``` --- ## Reference Files / �ο��ļ�# | File / �ļ� | Content / ����˵�� | |------|---------| | `references/chanlun_algorithm_python.md` | ���������㷨Pythonʵ�֣�����/��/�߶�/����/����/�����㣩+ AKShare���� + czsc���� + ���ӻ� | | `references/chanlun_practice_guide.md` | ����ʵս����ָ�ϣ������ж���׼/����ѡ��/ֹ���λ/��������/ѧϰ·���� | | `references/chanlun_analysis_templates.md` | ���۷���ģ�壨����/����/��飩+ ę́/����ʱ��/���ǵϾ��䰸�� + �����ʽ�淶 | --- ### Case 2: CATL (����ʱ�� 300750) Chanlun Analysis / ���۷��� **���**��300750������ʱ���� **��������**������ + 30�������� **��������**��2024-01��2026-05����ǰ�� **����ṹ**�� | �������� | �۸�Χ��Ԫ�� | �������� | �γ�ʱ�� | |---------|--------------|---------|---------| | ����1�����ߣ� | 165-198 | �������� | 2024��Q2-Q3 | | ����2�����ߣ� | 185-220 | �������� | 2024��Q4 | | ����3�����ߣ� | 210-245 | �������� | 2025��Q1-Q2 | | ����4�����ߣ� | 225-260 | �������� | 2025��Q3-Q4 | | ����5�����ߣ� | 240-275 | �������� | 2026��Q1���� | **���۷���**�� - 2025��12�£�����3�뿪��MACD��������Ͻ������С28% �� ���Ʊ��ۣ�һ������Ԥ���� - 2026��3�£�����5�ڲ����Ƕ�MACD�������������3�뿪����С15% �� �������ۣ���������Ԥ���� **�������¼**�� | ���� | ���� | �۸�Ԫ�� | ˵�� | |------|------|------------|------| | һ������ | 2025-12-18 | 261.5 | ���Ʊ��ۣ�MACD�����С28%����ʷ�θߵ� | | �������� | 2026-01-12 | 248.0 | ���Բ���ǰ�ߣ�261�����θߵ� | | �������� | 2026-03-05 | 272.8 | �뿪����5����ԣ��������ࣨ��ǿ���㣩 | | һ����� | �������֣� | ���۲��У� | ����������µ��α���ʱ���� | **�������飨2026-05��ǰ��**�� - ��ǰ������5��240-275�������У��ȴ��µ��α����ź� - һ�����Ԥ�Ƴ�����230-240���䣨����5���ظ����� - ֹ����������ǰ�ͣ���͵㣩��ֹ�� --- ### Case 3: BYD (���ǵ� 002594) Chanlun Analysis / ���۷��� **���**��002594�����ǵϣ� **��������**������ + 30�������� **��������**��2024-01��2026-05����ǰ�� **����ṹ**�� | �������� | �۸�Χ��Ԫ�� | �������� | �γ�ʱ�� | |---------|--------------|---------|---------| | ����1�����ߣ� | 180-210 | �������� | 2024��Q1-Q2 | | ����2�����ߣ� | 220-260 | �������� | 2024��Q3-Q4 | | ����3�����ߣ� | 270-310 | �������� | 2025��Q1-Q2 | | ����4�����ߣ� | 290-330 | �������� | 2025��Q3 | | ����5�����ߣ� | 320-360 | �������� | 2026��Q1���� | **���۷���**�� - 2025��6�£�����3�������ۣ�MACD���������С �� һ����㣨220Ԫ������ - 2026��1�£�����4�뿪��MACD��������Ͻ������С20% �� ���Ʊ��ۣ�һ������325Ԫ�� - 2026��4�£�����5�ڲ��µ��Σ���δ���ۣ����������У� **�������¼**�� | ���� | ���� | �۸�Ԫ�� | ˵�� | |------|------|------------|------| | һ����� | 2025-06-20 | 218.0 | ����3�������ۣ�MACD�����С | | ������� | 2025-07-15 | 225.0 | ���Բ���ǰ�ͣ�218�����ε͵� | | һ������ | 2026-01-10 | 325.0 | ���Ʊ��ۣ�MACD�����С20% | | �������� | 2026-02-05 | 310.0 | ��������ǰ�ߣ�325�����θߵ� | | �������� | ��δ���֣� | �� | ������������5�� | **�������飨2026-05��ǰ��**�� - ��ǰ����5��320-360���������ȴ��µ��α��� - һ�����Ԥ�Ƴ�����310-320���䣨����5���أ� - �м���ԣ������ڸ��׵�����340���ף�320������ --- *GitHub: https://github.com/gechengling/chanlun-analysis-pro* ## Appendix G. Alibaba Dianjin Fusion — chanlun-analysis-pro v5.0.0 > **Source**: Alibaba Dianjin Digital Employee — `investment-advisor` (AI投资顾问) & `technical-analyst` (AI技术分析师) > **Essence**: 缠论笔段分析、中枢识别、买卖点判定、走势类型分类 > **Integrated**: 2026-05-31 --- ### G.1 Core Workflow (Dianjin essence) ``` 缠论分析流程： 1. 分笔（Identified Pens）：K线合并→分型→笔 2. 分段（Segmentation）：笔破坏→段 3. 中枢识别（Central Hub）：三段重叠→中枢 4. 走势类型（Trend Type）：趋势/盘整 5. 买卖点（Trading Points）：一类/二类/三类买卖点 ``` --- ### G.2 Pen & Segment Identification (Dianjin method) **笔的识别规则**： ``` 笔 = 相邻的顶分型和底分型之间的连线 条件： - 顶分型和底分型之间至少有1根K线 - 笔的方向：向上笔（底→顶）/ 向下笔（顶→底） - 笔的延伸：顶/底分型被刷新，笔延伸 示例： K1(底) → K2 → K3(顶) → K4 → K5(底) ↑ 向上笔 ↑ ↑ 向下笔 ↑ ``` **段的识别规则**： ``` 段 = 至少三笔，且笔之间无重叠 条件： - 段的方向：向上段（低→高）/ 向下段（高→低） - 段的破坏：反向段突破原段起点 示例： 向上段：笔1(底→顶) + 笔2(顶→底) + 笔3(底→顶) ↑ 三段无重叠 ↑ ``` --- ### G.3 Central Hub & Trading Points (Dianjin essence) **中枢识别**： ``` 中枢 = 至少三段次级别走势类型重叠部分 条件： - 进入段 + 中枢区间 + 离开段 - 中枢区间：[高低点的最小值, 高亮点的最大值] 示例： 进入段（向下）→ 中枢（三段重叠）→ 离开段（向上） ``` **买卖点判定（缠论核心）**： | 买卖点 | 定义 | 操作建议 | |--------|------|----------| | 一类买点 | 趋势底背驰 | 激进买入（抄底） | | 二类买点 | 回调不破一类买点 | 稳健买入（确认） | | 三类买点 | 回调不进中枢 | 追涨买入（强势） | | 一类卖点 | 趋势顶背驰 | 激进卖出（逃顶） | | 二类卖点 | 反弹不过一类卖点 | 稳健卖出（确认） | | 三类卖点 | 反弹不进中枢 | 杀跌卖出（弱势） | --- ### G.4 Backtesting & Validation (Dianjin method) **缠论信号回测框架**： ``` 回测设置： - 标的：沪深300成分股（TOP 50） - 周期：日线/30分钟 - 时间：2019-2026（7年） - 成本：单边0.1% 买卖规则： - 买入：二类买点（稳健）+ 止损设一类买点下方3% - 卖出：二类卖点（稳健）+ 止盈设前高附近 绩效指标： - 胜率：目标>50% - 盈亏比：目标>2.0 - 最大回撤：目标<20% ``` --- ### G.5 Test Case (Dianjin quality) **Test Case: 缠论买卖点识别** ``` Input: "用缠论分析贵州茅台（600519）日线走势，找出最近的一个二类买点" Expected Output: 1. 分笔结果（最近10笔） 2. 分段结果（最近3段） 3. 中枢识别（最近1个中枢） 4. 买卖点判定（最近1个二类买点位置+日期） 5. 操作建议（买入价/止损价/目标价） Quality Check: - ✅ 笔段划分正确（符合缠论定义） - ✅ 中枢识别准确（三段重叠） - ✅ 买卖点判定合理（二类买点特征） - ✅ 操作建议具体（价格+止损） ``` --- **End of Dianjin Fusion Content — chanlun-analysis-pro v5.0.0**


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)