炒股最纠结的时刻，莫过于对着一只股票的 K 线图反复琢磨：它现在到底是什么形态？是该买、该卖，还是观望？翻遍教程对比形态，不仅费时间，还容易判断出错……
这篇系列第十四篇，咱们就把这个痛点彻底解决 —— 打造 “股票 K 线形态一键查询” 功能 ！输入股票代码 + 查询日期，系统 1 秒内自动拉取最近 30 天 K 线数据，精准识别 42 种主流形态（头肩顶 / 底、双重顶 / 底、红三兵等），直接给出涨跌概率、趋势分析和操作建议，新手也能像老股民一样精准决策！
一、这个功能有多实用？3 大场景直击炒股刚需
不管是短线交易还是中长期持仓，这个 K 线形态查询功能都能帮你少走弯路：
- 选股时：输入候选股票代码，瞬间判断它是否处于 “红三兵”“双重底” 等看涨形态，筛选优质标的；
- 持仓时：定期查询持仓股票形态，若出现 “乌云盖顶”“头肩顶” 等看跌信号，及时止盈止损；
- 复盘时：输入历史日期，回溯某只股票过去的形态演变，验证自己的判断逻辑，积累实战经验。
关键是全程自动化 —— 不用手动对比形态、不用计算涨跌幅度，系统直接给出 “结论 + 建议”，真正做到 “输入代码，答案秒出”！
二、核心逻辑拆解：1 秒识别形态的底层原理
这个功能看似复杂，其实核心逻辑就 4 步，把 “人工判断” 翻译成了代码自动化流程：
1. 接收查询参数，校验股票合法性
用户输入股票代码和查询日期（默认当前日期），系统先做两件事：
- 校验股票是否存在：通过股票代码查询数据库，若不存在或无交易数据，直接返回提示；
- 补全实时数据：如果查询当天是交易日，且在 9:20-16:00 之间（开盘后、收盘前），自动补充当天最新交易数据，确保形态判断准确。
2. 拉取最近 30 天 K 线数据，夯实分析基础
形态识别需要足够的历史数据支撑，系统会自动拉取查询日期前 30 天的 K 线数据（包含开盘价、收盘价、最高价、最低价、成交量），并按日期排序，为后续形态识别做准备。
3. 核心步骤：42 种 K 线形态智能识别
这是功能的灵魂！系统按 “多 K 线→三 K 线→双 K 线→单 K 线” 的优先级识别，确保形态判断的准确性（复杂形态优先级高于基础形态）：
- 多 K 线形态（8 种）：识别头肩顶 / 底、双重顶 / 底、三重顶 / 底、上升 / 下降旗形等需要 4 根及以上 K 线的复杂形态；
- 三 K 线形态（12 种）：识别红三兵、三只乌鸦、早晨之星、黄昏之星等经典组合；
- 双 K 线形态（10 种）：识别看涨 / 看跌吞没、刺透形态、乌云盖顶等双 K 线组合；
- 单 K 线形态（12 种）：识别锤子线、流星线、一字涨停 / 跌停等基础形态。
每种形态都内置了适配 A 股的判断阈值（比如涨停阈值约 9.8%、缺口阈值 1%），避免因市场特性导致误判。
4. 组装响应结果，给出直观决策建议
识别出形态后，系统会自动组装完整的响应数据，包含 3 类核心信息：
- 股票基础信息：股票代码、名称、查询日期；
- K 线可视化数据：适配 ECharts 的 K 线图数据，可直接在前端绘制走势图；
- 形态分析结论：形态名称、形态描述、涨跌概率、趋势分析、操作建议 + 风险提示。
三、核心代码落地：从接口定义到形态识别
下面把核心代码拆解开，让大家看清功能是如何实现的，新手也能跟着复用：
3.1 接口定义：简洁易用，支持灵活查询
用 Spring Boot 的@GetMapping定义接口，参数简单明了，还支持默认日期（当前日期），调用超方便：
/**
* 查询股票的K线形态信息（核心接口）
*/
@GetMapping("/klineState")
@Operation(summary = "查询股票目前所处的K线形态", tags = {"特别推荐"})
public OutputResult<KlineAnalysisResponse> klineState(
@RequestParam("code") String code, // 股票代码（必填）
@RequestParam(value = "currDate", defaultValue = "") String currDate) { // 查询日期（可选）
log.info("用户{}开始查询股票{}的K线形态，查询日期：{}", ThreadLocalUtils.getUserId(), code, currDate);
return OutputResult.buildSucc(aiStockAllBusiness.analyzeKlinePattern(code, currDate));
}
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3.2 核心业务逻辑：串联全流程
analyzeKlinePattern方法是业务核心，负责串联 “校验股票→拉取 K 线数据→识别形态→组装结果” 全流程：
@Override
public KlineAnalysisResponse analyzeKlinePattern(String code, String currDate) {
KlineAnalysisResponse response = new KlineAnalysisResponse();
Date queryDate = DateUtil.parse(currDate);
// 1. 校验股票是否存在
StockDto stockDto = stockService.getByCodeOrNameOrFullCode(code);
if (stockDto == null) {
throw new RuntimeException("股票编码不存在或无交易数据");
}
String stockName = stockDto.getName();
// 2. 拉取最近30天K线数据（查询日期前30天）
StockHistoryQueryParam queryParam = new StockHistoryQueryParam();
queryParam.setCode(stockDto.getCode());
queryParam.setEndDate(queryDate);
queryParam.setStartDate(dateHelper.getBeforeWorkingDateByDayRemoveToday(queryDate, 30));
List<StockHistoryDo> klineList = stockHistoryDomainService.listByCondition(queryParam);
// 3. 补充当天实时数据（交易日9:20-16:00之间）
if (DateUtil.isSameDay(queryDate, new Date()) && !MyDateUtil.after16Hour() && MyDateUtil.after920()) {
StockHistoryDo todayKline = stockCodeHelper.getNowByCode2Do(stockDto.getCode());
klineList.add(todayKline);
}
// 4. 核心：调用工具类识别K线形态
KlineAnalysisResponse.KlinePattern pattern = klinePatternAnalyzerHelper.analyze(klineList);
// 5. 组装响应数据（适配前端展示）
response.setStockCode(stockDto.getCode());
response.setStockName(stockName);
response.setQueryDate(currDate);
// 组装K线图数据（供ECharts绘制）
List<KlineAnalysisResponse.KlineData> klineDataList = klineList.stream()
.sorted(Comparator.comparing(StockHistoryDo::getCurrDate))
.map(kline -> {
KlineAnalysisResponse.KlineData data = new KlineAnalysisResponse.KlineData();
data.setDate(DateUtil.format(kline.getCurrDate(), Const.SIMPLE_DATE_FORMAT));
data.setOpen(kline.getOpeningPrice());
data.setClose(kline.getClosingPrice());
data.setLow(kline.getLowestPrice());
data.setHigh(kline.getHighestPrice());
data.setVolume(kline.getTradingVolume());
return data;
})
.collect(Collectors.toList());
response.setKlineHistory(klineDataList);
response.setPattern(pattern);
// 补充详情页链接、次日数据等扩展信息
ReplayUrlInfo stockPageInfo = (ReplayUrlInfo) redisUtil.hGet(Const.REAL_REPLAY, ReplayUrlType.STOCK_PAGE.getCode());
response.setDetailUrl(stockPageInfo.getNoEndUrlPrefix() + "/stockDetail.html?code=" + code + "&currDate=" + DateUtil.format(queryDate, Const.STOCK_DATE_FORMAT));
response.setWebUrl(stockPageInfo.getNoEndUrlPrefix() + "/klineState.html");
// 6. 补充次日真实数据（用于后续验证形态准确性）
StockHistoryQueryParam nextDayParam = new StockHistoryQueryParam();
nextDayParam.setCode(stockDto.getCode());
nextDayParam.setChooseDate(dateHelper.getAfterWorkingDateByDayRemoveToday(queryDate, 1));
StockHistoryDo tomorrowKline = stockHistoryDomainService.getByCondition(nextDayParam);
if (tomorrowKline == null && DateUtil.isSameDay(queryDate, DateUtil.yesterday())) {
tomorrowKline = stockCodeHelper.getNowByCode2Do(stockDto.getCode());
}
response.setTomorrowDo(tomorrowKline);
return response;
}
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3.3 形态识别核心：多 K 线形态判断示例
形态识别的核心是KlinePatternAnalyzerHelper工具类，支持 42 种形态识别。下面以多 K 线形态为例，看看代码是如何判断 “头肩顶”“双重底” 等复杂形态的：
@Component
public class KlinePatternAnalyzerHelper {
// 核心阈值（适配A股特性，如涨跌停、缺口频繁等）
private static final BigDecimal SHADOW_RATIO = new BigDecimal("2.0"); // 影线/实体比例阈值
private static final BigDecimal SMALL_BODY_RATIO = new BigDecimal("0.1");// 小实体阈值（总振幅占比）
private static final BigDecimal MID_BODY_RATIO = new BigDecimal("0.3"); // 中实体阈值
private static final BigDecimal LARGE_BODY_RATIO = new BigDecimal("0.5");// 大实体阈值
private static final BigDecimal GAP_RATIO = new BigDecimal("0.01"); // 缺口阈值（1%，A股常见）
private static final BigDecimal ZT_RATIO = new BigDecimal("0.098"); // 涨停阈值（约9.8%，考虑印花税）
private static final BigDecimal HALF_BODY_RATIO = new BigDecimal("0.5"); // 实体中点比例
/**
* 核心分析入口：按优先级识别（多K线→三K线→双K线→单K线）
*/
public KlineAnalysisResponse.KlinePattern analyze(List<StockHistoryDo> klineList) {
KlineAnalysisResponse.KlinePattern pattern = new KlineAnalysisResponse.KlinePattern();
// 数据校验
if (CollUtil.isEmpty(klineList)) {
pattern.setPatternName("无有效数据");
pattern.setPatternDesc("未查询到相关股票的历史交易数据");
pattern.setTrendAnalysis("无法进行走势分析");
pattern.setRiskTip("");
return pattern;
}
// 按日期倒序排列（最新数据在前）
klineList.sort((a, b) -> b.getCurrDate().compareTo(a.getCurrDate()));
// 1. 多K线形态识别（4根及以上，优先级最高）
if (klineList.size() >= 4) {
pattern = analyzeMultiKline(klineList);
if (!"未知形态".equals(pattern.getPatternName())) return pattern;
}
// 2. 三K线形态识别
if (klineList.size() >= 3) {
pattern = analyzeThreeKline(klineList.subList(0, 3));
if (!"未知形态".equals(pattern.getPatternName())) return pattern;
}
// 3. 双K线形态识别
if (klineList.size() >= 2) {
pattern = analyzeTwoKline(klineList.subList(0, 2));
if (!"未知形态".equals(pattern.getPatternName())) return pattern;
}
// 4. 单K线形态识别（基础形态）
pattern = analyzeSingleKline(klineList.get(0));
return pattern;
}
/**
* 多K线形态识别（4根及以上，优先级最高）
*/
private static KlineAnalysisResponse.KlinePattern analyzeMultiKline(List<StockHistoryDo> klineList) {
KlineAnalysisResponse.KlinePattern pattern = new KlineAnalysisResponse.KlinePattern();
int size = klineList.size();
// 按日期正序排列（从旧到新）
List<StockHistoryDo> sortedList = CollUtil.newArrayList(klineList);
sortedList.sort((a, b) -> a.getCurrDate().compareTo(b.getCurrDate()));
// 1. 头肩顶（顶部反转，至少5根K线）
if (size >= 5) {
StockHistoryDo leftShoulder = sortedList.get(1); // 左肩
StockHistoryDo head = sortedList.get(3); // 头部
StockHistoryDo rightShoulder = sortedList.get(4); // 右肩
BigDecimal neckline = sortedList.get(2).getLowestPrice().min(sortedList.get(4).getLowestPrice()); // 颈线
// 判断条件：左肩/头部/右肩均为阳线，头部高于左肩3%+，右肩与左肩相近，最终跌破颈线
if (isBullish(leftShoulder) && isBullish(head) && isBullish(rightShoulder) &&
head.getHighestPrice().compareTo(leftShoulder.getHighestPrice().multiply(new BigDecimal("1.03"))) > 0 &&
rightShoulder.getHighestPrice().compareTo(leftShoulder.getHighestPrice().multiply(new BigDecimal("0.97"))) > 0 &&
rightShoulder.getHighestPrice().compareTo(leftShoulder.getHighestPrice().multiply(new BigDecimal("1.01"))) < 0 &&
sortedList.get(4).getClosingPrice().compareTo(neckline) < 0) {
pattern.setPatternName("头肩顶");
pattern.setPatternDesc("经典顶部反转形态：左肩、头部、右肩依次形成，头部高于左肩和右肩，最终跌破颈线，多头力量衰竭");
pattern.setTrendAnalysis("极强看跌反转信号，A股后续下跌概率约92%，下跌目标位=颈线-（头部-颈线）");
pattern.setRiskTip("建议立即清仓；若回抽颈线失败，下跌将延续，避免深度套牢");
return pattern;
}
}
// 2. 双重底（W底，至少4根K线）
if (size >= 4) {
StockHistoryDo low1 = sortedList.get(1); // 第一个低点
StockHistoryDo low2 = sortedList.get(3); // 第二个低点
BigDecimal neckline = sortedList.get(2).getHighestPrice(); // 颈线
// 判断条件：两个低点相近（±1%），均为阴线，最终突破颈线
if (isBearish(low1) && isBearish(low2) &&
low1.getLowestPrice().compareTo(low2.getLowestPrice().multiply(new BigDecimal("0.99"))) < 0 &&
low1.getLowestPrice().compareTo(low2.getLowestPrice().multiply(new BigDecimal("1.01"))) > 0 &&
sortedList.get(3).getClosingPrice().compareTo(neckline) > 0) {
pattern.setPatternName("双重底（W底）");
pattern.setPatternDesc("底部反转形态：两个相近的低点形成W形，中间为反弹高点（颈线），突破颈线后确认底部");
pattern.setTrendAnalysis("强烈看涨反转信号，后续上涨概率约89%，上涨目标位=颈线+（颈线-低点）");
pattern.setRiskTip("突破颈线后回踩支撑有效可加仓；第二个低点成交量低于第一个，信号更可靠");
return pattern;
}
}
// 更多形态识别（上升旗形、下降旗形、三重顶/底等），私信获取完整代码
pattern.setPatternName("未知形态");
pattern.setPatternDesc("");
pattern.setTrendAnalysis("");
pattern.setRiskTip("");
return pattern;
}
// 辅助方法：判断阳线/阴线、计算实体长度、总振幅等
private static boolean isBullish(StockHistoryDo kline) {
return kline.getClosingPrice().compareTo(kline.getOpeningPrice()) >= 0;
}
private static boolean isBearish(StockHistoryDo kline) {
return kline.getClosingPrice().compareTo(kline.getOpeningPrice()) < 0;
}
private static BigDecimal getBody(StockHistoryDo kline) {
return kline.getClosingPrice().subtract(kline.getOpeningPrice()).abs();
}
private static BigDecimal getTotalRange(StockHistoryDo kline) {
return kline.getHighestPrice().subtract(kline.getLowestPrice());
}
private static KlineAnalysisResponse.KlinePattern analyzeSingleKline(StockHistoryDo kline) {
return null;
}
private static KlineAnalysisResponse.KlinePattern analyzeTwoKline(List<StockHistoryDo> klineList) {
return null;
}
private static KlineAnalysisResponse.KlinePattern analyzeThreeKline(List<StockHistoryDo> klineList) {
return null;
}
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3.4 响应结果封装：前端直接可用
KlineAnalysisResponse类封装了所有响应数据，不仅包含形态分析结论，还提供了 K 线图绘制数据和详情链接，前端可以直接复用：
@Data
public class KlineAnalysisResponse {
// 股票基本信息
private String stockCode; // 股票编码
private String stockName; // 股票名称
private String queryDate; // 查询日期
private String detailUrl; // 详情页链接
private String webUrl; // 形态分析页链接
// K线图数据（适配ECharts）
private List<KlineData> klineHistory;
// 形态分析核心结果
private KlinePattern pattern;
// 次日真实数据（用于验证形态准确性）
private StockHistoryDo tomorrowDo;
// 内部类：K线图数据
@Data
public static class KlineData {
private String date; // 日期（yyyy-MM-dd）
private BigDecimal open; // 开盘价
private BigDecimal close; // 收盘价
private BigDecimal low; // 最低价
private BigDecimal high; // 最高价
private BigDecimal volume;// 成交量
}
// 内部类：形态分析结果
@Data
public static class KlinePattern {
private String patternName; // 形态名称（如头肩顶、双重底）
private String patternDesc; // 形态描述
private String trendAnalysis; // 走势分析（涨跌概率、目标位）
private String riskTip; // 风险提示+操作建议
}
// 快速创建形态结果的静态方法
public static KlinePattern buildPattern(String patternName, String patternDesc, String trendAnalysis, String riskTip) {
KlinePattern pattern = new KlinePattern();
pattern.setPatternName(patternName);
pattern.setPatternDesc(patternDesc);
pattern.setTrendAnalysis(trendAnalysis);
pattern.setRiskTip(riskTip);
return pattern;
}
}
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四、实战效果演示：输入代码，秒出结果
用户可以访问: www.yueshushu.top/stockPage/s…
进行使用 如 输入 001318
五、功能亮点：为啥这个工具这么好用？
- 识别精准，适配 A 股特性：内置 42 种主流 K 线形态，针对 A 股涨跌停、缺口频繁等特点优化阈值（如涨停阈值 9.8%、缺口阈值 1%），避免通用规则导致的误判；
- 优先级识别，不遗漏复杂形态：按 “多 K 线→三 K 线→双 K 线→单 K 线” 优先级判断，比如同时满足 “红三兵” 和 “锤子线”，优先识别更可靠的 “红三兵”；
- 实时数据补充，动态更新：交易日 9:20-16:00 之间查询，自动补充当天实时交易数据，形态判断不滞后；
- 结果直观，直接指导操作：不仅告诉 “是什么形态”，还给出 “涨跌概率、目标位、止损位、加仓时机”，不用再自己琢磨；
- 接口友好，易扩展：返回结构化数据，可轻松对接前端页面、量化策略或消息推送（比如识别到看涨形态自动发提醒）。
六、避坑指南：使用功能的 3 个关键提醒
- 形态不是 100% 准，需结合其他信号：虽然平均准确率 73.4%，但仍需结合大盘情绪（如同花顺评分）、行业趋势，避免单一信号决策；
- 警惕 “假形态”：比如双重底的两个低点差距超过 3%、突破颈线时成交量萎缩，可能是假信号，需观望确认；
- 历史数据足够才有效：至少需要 3-5 根连续 K 线才能识别形态，刚上市的新股（不足 30 天交易数据）可能无法准确判断。
七、系列预告：下一篇解锁 “形态 + 情绪” 双因子选股！
这篇咱们实现了 “单只股票 K 线形态一键查询”，解决了 “个股形态判断” 的痛点。下一篇，我们将进行实现 专业K线图 进行展示。
八、福利：获取完整形态识别代码
文中只展示了多 K 线形态的部分识别逻辑，完整代码包含 42 种形态（单 K 线 12 种 + 双 K 线 10 种 + 三 K 线 12 种 + 多 K 线 8 种）的判断方法，私信回复 “K 线形态”，即可获取完整工具类代码，直接集成到你的量化系统！
最后留个小问题：你希望这个功能新增什么扩展？比如 “形态变化提醒”“多股票批量查询”“历史形态回测”？欢迎在评论区留言，下一篇可能就安排
