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## 核心功能 ### 1. 成交量序列分析 (volume_price_sequence.py) - 按累计成交量排序的价格趋势分析 - 三合一综合图表：价格序列+成交量分布+时间序列 - 关键价格水平自动标注 ### 2. 成交量分布深度分析 (volume_distribution_analysis.py) - 7种专业可视化图表 - 统计特征分析和分布拟合 - 交易模式识别和业务洞察 ### 3. 大额订单分析工具集 (large_orders/) - 买1/卖1量大单分析 (阈值99) - 买卖挂单合计分析 (阈值200) - 当前成交量分析 (阈值150) - 信号抑制优化算法 (38%抑制率) ## 技术特性 - 信号抑制算法：有效减少重复信号干扰 - 多维度分析：支持多种信号类型 - 专业可视化：四宫格综合分析图 - 业务洞察：基于数据的交易建议 ## 分析结果 - 卖1量大单：短期下跌，长期大幅上涨反转 - 买挂合计：各时间窗口小幅正收益 - 信号抑制：短期收益从-0.0778提升至+0.1347 🤖 Generated with [Claude Code](https://claude.com/claude-code) Co-Authored-By: Claude <noreply@anthropic.com>
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# CLAUDE.md
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This file provides guidance to Claude Code (claude.ai/code) when working with code in this repository.
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## 项目概述
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这是一个专门的期货数据分析项目，专注于中国期货市场的成交量-成交价序列可视化分析。项目采用创新的分析方法，通过按累计成交量排序来展示价格在交易过程中的真实变化轨迹。
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**项目特色**: 提供高解释力的期货数据可视化工具，相比传统时间序列图表具有更强的业务相关性和决策价值。
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## 核心工具
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### volume_price_sequence.py
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这是项目的主要分析工具，专门用于生成成交量-成交价序列图表。
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**功能特性**:
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- 按累计成交量升序排列数据
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- 生成高解释力的可视化图表
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- 提供详细的统计分析和业务洞察
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- 支持命令行参数，使用简单
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**使用方法**:
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```bash
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python volume_price_sequence.py [data_file]
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python volume_price_sequence.py --help
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```
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## 数据文件结构
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### 数据存储位置
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所有数据文件位于 `/data/` 目录下：
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- `au2512_20251013.parquet` - AU2512合约2025年10月13日数据 (默认分析文件)
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- `au2512_20251013.csv` - AU2512合约CSV格式数据
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- `jm2509_20250709.csv` - JM2509合约2025年7月9日数据
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- `jm2509_20250710.csv` - JM2509合约2025年7月10日数据
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- `jm2509_20250711.csv` - JM2509合约2025年7月11日数据
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- `jm2509_20250717.csv` - JM2509合约2025年7月17日数据
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### 数据格式
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数据包含以下字段（中文表头）：
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UTC,UTC.1,时间,累积成交量,成交价,成交额,
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买1价,卖1价,买1量,卖1量,
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买2价,卖2价,买2量,卖2量,
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买3价,卖3价,买3量,卖3量,
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买4价,卖4价,买4量,卖4量,
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买5价,卖5价,买5量,卖5量
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```
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### 关键字段说明
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- `UTC`, `UTC.1`: UTC时间戳（毫秒级）
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- `时间`: 当日累计时间（格式：MM:SS.秒，从00:00:00开始）
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- `成交价`: 最新成交价格
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- `累积成交量`: 当日累计成交量
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- `买1价`~`买5价`: 买方五档价格
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- `卖1价`~`卖5价`: 卖方五档价格
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- `买1量`~`买5量`: 买方五档挂单量
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- `卖1量`~`卖5量`: 卖方五档挂单量
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## 分析方法
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### 核心理念
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**为什么选择成交量序列分析？**
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传统时间序列的局限性：
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- 无法展示交易过程对价格的真实影响
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- 时间间隔不均等，影响趋势判断
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- 业务解释力有限
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成交量序列的优势：
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- 清晰展示价格随交易推进的演变轨迹
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- 便于识别不同交易阶段的价格水平
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- 可以量化成交量对价格的影响
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- 更符合期货交易的实际业务逻辑
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### 图表输出
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生成的图表 `au2512_volume_price_sequence.png` 包含：
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- 成交价序列线（蓝色）- 展示价格随成交量变化
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- 移动平均线（红色）- 平滑价格趋势
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- 价格波动区间（红色阴影）- 显示不确定性范围
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- 关键节点标注 - 重要成交量时点的价格信息
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- 分析结论框 - 完整的统计摘要
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## 项目文件结构
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```
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jm_ces/
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├── volume_price_sequence.py # 核心分析脚本
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├── au2512_volume_price_sequence.png # 生成的分析图表
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├── README.md # 项目说明文档
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├── CLAUDE.md # 本指导文档
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└── data/ # 数据文件目录
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├── au2512_20251013.parquet # 默认分析数据
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└── *.csv # 其他期货数据文件
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## 技术要求
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### 依赖库
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- pandas (数据处理)
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- numpy (数值计算)
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- matplotlib (数据可视化)
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### 系统要求
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- Python 3.7+
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- 支持中文字体的环境
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## 使用指南
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### 快速开始
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1. 确保安装了必要的依赖库
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2. 运行分析脚本：`python volume_price_sequence.py`
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3. 查看生成的图表和分析报告
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### 高级用法
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- 指定不同的数据文件进行分析
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- 使用命令行参数自定义输出目录
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- 参考详细的README.md文档
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## 分析价值
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这个工具特别适用于：
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- 期货交易策略研究
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- 市场微观结构分析
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- 价格发现机制研究
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- 风险管理和决策支持
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相比传统分析方法，成交量序列分析能够提供更具业务洞察力的可视化结果。 |