股票智能体：多标准图形比对、归档与实时分类系统

股票智能体：多标准图形比对、归档与实时分类系统

1. 系统架构与设计思想

本系统的设计围绕**“多模态输入—特征提取—比对归档—实时推理”**闭环展开。根据搜索结果，当前业界主流方案分为三个流派：

• 基于CNN的图表端到端分类（广发证券、国金证券）：将K线+均线+成交量直接作为图像输入，预测未来涨跌概率。优点是特征自学习，无需人工定义形态规则；缺点是缺乏对经典谐波模式（如加特利、蝙蝠）的显式识别。
• 基于YOLOv8的实时模式检测（Dataloop）：将视频流或截图中的头肩顶、三角形等模式用边界框标出，推理速度达30FPS。适合直播数据流实时报警。
• 基于ViT+TFT的多模态融合（多模态ViT）：同时处理图表图像（空间特征）和价量序列（时序特征），决策级融合。准确率可达96%以上。

本智能体将三者融合，构建三级智能体架构：

StockAgent System │ ├─ Module A: 数据工程与标准化绘图 │ ├─ 实时数据摄取（Yahoo Finance / 本地DB） │ └─ 多标准图表生成（OHLC+MA+VOL+MACD, 布林通道, 谐波标注） │ ├─ Module B: 图形比对与归档库 │ ├─ 特征提取器（CNN/ViT Embedding） │ ├─ 向量数据库归档（FAISS） │ └─ 相似图形检索（比对） │ ├─ Module C: 实时分类与推理引擎 │ ├─ YOLOv8实时模式