<{配资之家}>股票走势中的收敛三角形整理形态解析，含三种类型拆解

在股票的走势中，价格有时候会像在蓄力一样，走出一段越来越收敛的K线结构——我们把这种形态称为 三角收敛，也叫收敛三角形。它常常出现在趋势进行中的整理阶段，是非常典型也非常实用的一个形态。

三角收敛大致可以分为三种类型：

今天花姐就来带大家一一拆解，搞懂它们的结构、特征、以及怎么用在实战中！

一、对称三角形：整理型态的「中庸派」

对称三角形，就是两边高点和低点逐渐收敛，最终形成一个等腰三角形的走势结构。这种形态既可能出现在上涨趋势中，也可能出现在下跌趋势中，算是最中性的一个。

来看一个经典案例

我们用A、B、C、D、E点标注出了三角形的两边走势，上边的高点越来越低，下边的低点越来越高，价格在这个空间内来回震荡——这就是对称三角形的标准模样。

当价格在F点跌破下边支撑线后，就确认了方向，趋势延续为下跌，这里就是一个非常典型的下跌中继型的对称三角形。

当然了，如果这种形态出现在上涨趋势中，往上突破的概率也同样存在。关键点在于：等待突破！

二、上升三角形：多头强势进攻信号

上升三角形的特点很明显：

这个形态本质上是买盘越来越积极，而卖盘在某个位置暂时形成阻力。一旦价格冲破了上边的压力线，往往会迎来一波上涨加速！

案例中我们可以看到：

是不是有点像“突破+回踩”的双底逻辑？

三、下降三角形：空头压制力量显现

下降三角形的结构跟上升三角形刚好反过来：

这种形态说明卖压越来越重，多头逐渐无力，价格一次次冲高都遇阻，最终往下突破是大概率事件。

案例中，我们看到F点其实并没有碰到上边的压力线就提前掉头，说明空头非常强势。后续一旦跌破下边线，就会触发进一步下跌。

四、实战怎么用三角形？

三角收敛虽然是“整理型态”，但 突破点就是机会点！ 以下是几个实用技巧，建议收藏

交易策略总结：

归根结底，三角形就是支撑线和阻力线的博弈，只是结构更有规律一些。学会它，其实就学会了一种中继震荡中的趋势识别方法！

五、如何用量化

我的绘制思路是：提取一段K线的局部高点和低点，然后用线性回归或拟合画出上边线和下边线，最后将这些边线叠加到K线图上。

导入需要用到的库

import pandas as pd
import numpy as np
import mplfinance as mpf
from scipy.stats import linregress
import matplotlib.pyplot as plt
import akshare as ak
import matplotlib.font_manager as fm

获取股票的K线数据

这里我用的库，当然你也可以使用其它方式来获取行情数据

# 1. 获取K线数据
df = ak.stock_zh_a_daily(
    symbol='sz002082',
    start_date='20250101',
    end_date='20250715'
)

提取局部高低点

这里我用固定窗口的方式找到了一段时间内K线的高低点，当然也可以借助缠论画线段的方式，线段的开始和结束就我们要的高低点：

def find_local_extrema(series, window=5, mode='max'):
    idxs = []
    for i in range(window, len(series) - window):
        segment = series[i - window:i + window + 1]
        if mode == 'max' and series[i] == max(segment):
            idxs.append(i)
        elif mode == 'min' and series[i] == min(segment):
            idxs.append(i)
    return idxs

回归拟合上边线和下边线

# 3. 线性回归拟合上下边界
x_high = np.array(high_idxs)
y_high = df['high'].iloc[x_high].values
slope_high, intercept_high, *_ = linregress(x_high, y_high)
x_low = np.array(low_idxs)
y_low = df['low'].iloc[x_low].values
slope_low, intercept_low, *_ = linregress(x_low, y_low)

判断是否满足三角收敛

# 4. 判断是否满足三角形形态 
slope_thresh = 0.02  # 斜率绝对值小于该值视为“水平线”
triangle_type = "未形成三角形"
if slope_high < 0 and slope_low > 0:
    triangle_type = "对称三角形"
elif abs(slope_high) < slope_thresh and slope_low > slope_thresh:
    triangle_type = "上升三角形"
elif abs(slope_low) < slope_thresh and slope_high < -slope_thresh:
    triangle_type = "下降三角形"
print("识别结果：", triangle_type)

绘制图形

# 5. 构造红色虚线作为addplot
x = np.arange(len(df))
upper_line = slope_high * x + intercept_high
lower_line = slope_low * x + intercept_low
apds = [
    mpf.make_addplot(upper_line, color='red', linestyle='--'),
    mpf.make_addplot(lower_line, color='red', linestyle='--')
]
# 6. 绘制蜡烛图 + 三角收敛线
# 手动指定 SimHei 字体路径（这个很关键！！！）
font_path = 'C:/Windows/Fonts/simhei.ttf'  # Windows 路径
# 创建 font 对象
my_font = fm.FontProperties(fname=font_path)
font_name = my_font.get_name()  # 一般是 'SimHei'
# 设置 matplotlib 全局字体
plt.rcParams['font.family'] = font_name
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
# 自定义 mplfinance 风格
my_style = mpf.make_mpf_style(base_mpf_style='yahoo', rc={'font.family': font_name})
title_text = f'K线三角形态识别：{triangle_type}'
# 示例绘图（df 和 apds 请换成你自己的数据）
mpf.plot(df, 
         type='candle', 
         style=my_style,
         addplot=apds, 
         title=title_text,
         ylabel='Price',
         figsize=(12, 6)) 

写在最后

三角收敛这个形态，是我个人非常喜欢的一个整理结构。它逻辑清晰，适用于多种市场环境，配合量能或者突破K线做确认，胜率其实不低。

记住一句话：

三角形整理不是信号，突破才是信号！

喜欢这种系统讲解的朋友，欢迎在评论区告诉我你还想学哪种形态～也可以转发给朋友，咱们一起涨知识，一起抓大波段！

需要源码的可以加入花姐星球获取，解压密码里面包括