K线的包含关系
K线的包含关系，是指一条K线的高低点完全在另一条K线高低点范围之内，那么这两条K线之间的关系就是包含关系
在K线形态中，有7种包含关系排列
对于不属于包含关系的3条相邻的K线，可以将其分为4种：上升K线、下降K线、顶分型、底分型
K线的包含关系处理
向上处理
假设K线1和K线2无包含关系，K线2和K线3存在包含关系，K线2比K线1高，则进行向上包含关系处理（简称向上处理）。
左侧图中，K线A1和K线A2不属于包含关系，K线A2和K线A3属于包含关系，K线A2比K线A1高，进行向上处理。在处理中，取K线A2和K线A3的最高点为高点，取低点中的较高者为低点，然后将两条K线合并为新的K线A4。
右侧图中，K线B2比K线B1高，进行向上处理，即对K线B2和K线B3进行向上处理，两者合并为新的K线B4。
K线B的高点比K线A的高点要高，且K线B与K线C为包含关系，应进行向上处理；K线E的高点比K线D的高点要高，且K线E与K线F为包含关系，应进行向上处理。
向下处理
假设K线1和K线2无包含关系，K线2和K线3存在包含关系，K线2比K线1低，进行向下包含关系处理（简称向下处理）
处理规则为：将存在包含关系的两条K线的最低点视为新K线的低点，将两条K线的高点中的较低者为新K线的高点，这样就把两条K线合并为一条新的K线。
左侧图中，K线A1和K线A2不属于包含关系，K线A2和K线A3属于包含关系，K线A2比K线A1低，进行向下处理。在处理中，取K线A2和K线A3的最低点为低点，取K线A2和K线A3的高点中的较低者为高点，然后将两条K线合并为新的K线A4。
右侧图中，K线B2比K线B1低，进行向下处理，即对K线B2和K线B3进行向下处理，两者合并为新的K线B4。
K线B的高点比K线A的高点低，且K线B与K线C为包含关系，应进行向下处理；K线E的高点比K线D的高点低，且K线E与K线F为包含关系，应进行向下处理。
在缠论中关于K线合并方向是这么描述的：“假设，第n条K线满足第n条与第n+1条的包含关系，而第n条与第n-1条不是包含关系，那么，如果第n条K线的高点大于第n-1条K线的高点，则称第n-1、n、n+1条K线是向上的；如果第n条K线的低点小于第n-1条K线的低点，则称第n-1、n、n+1条K线是向下的。”
K线包含关系处理的顺序
（1）确定合并方向。在图中，K线A与K线B之间不存在包含关系，K线B与K线C之间存在包含关系，判断K线B与K线C的合并方向：如果K线B的最高点高于K线A的最高点，进行向上处理；如果K线B的最高点低于K线A的最高点，则进行向下处理。在该图中，明显要进行向上处理。
（2）处理K线B与K线C之间的包含关系，形成新的K线E，如图所示。判断K线E和K线D之间是否存在包含关系。
（3）K线E的高低点都处于K线D的高低点范围之内，两者之间存在包含关系，应进一步处理。新K线E的高点比K线A高，应进行向上处理，两条K线合并后形成新K线F
（4）如图所示，在经过K线包含关系处理后，图中只剩下K线A与K线F
在处理过程中，如果前面两条K线合并后产生的新K线和第三条K线存在包含关系，则可将此现象称为“多条顺次包含K线的合并”。
在经过K线包含关系处理后，K线图中不能再存在包含关系，如果存在，则说明处理得不够彻底，应继续用包含关系处理规则来处理，直至K线图中不再存在包含关系；如果不存在，则按照正常K线图来分析。
操作提示1：K线A与K线B之间存在包含关系，K线A的高点明显比前一条K线M的高点低，则K线A与K线B应向下处理；取A、B两条K线高点中的较低者为高点，取两条K线低点的最低者为低点，按照包含关系处理规则，将其合并为一条新K线C。
操作提示2：判断新K线C与K线D的关系，K线C的高低点在K线D的高低点范围内，两者为包含关系。由于K线C的高点比K线M的高点低，则K线C与K线D取向下处理，以两条K线高点中的较低者为高点，以两条K线低点的最低者为低点，按照包含关系处理规则，将其合并为一条新K线F。
操作总结：在实战中，处理K线的包含关系时，一定以顺序为原则，一步步进行处理，直到K线图中无包含关系。当然，为了减少工作量，可只处理K线图中处于重要位置的K线的包含关系。多条K线间存在顺次包含关系时，也要严格遵守顺序原则。
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| def k_to_chanlun(self, dailies_df):
# K线处理成缠论所需K线
res_list = []
for i in range(0, len(dailies_df) - 1):
res_dict = dailies_df.iloc[i].to_dict()
if res_dict['open'] > res_dict['close']:
open_ = res_dict['high']
close_ = res_dict['low']
direction_ = 'down'
else:
open_ = res_dict['low']
close_ = res_dict['high']
direction_ = 'up'
rawbar = RawBar(ts_code=res_dict['ts_code'], trade_date=res_dict['trade_date'], freq=Freq.D,
open=res_dict['open'], close=res_dict['close'], high=res_dict['high'],
low=res_dict['low'], vol=res_dict['vol'], pre_close=res_dict['pre_close'],
change=res_dict['change'], pct_chg=res_dict['pct_chg'], amount=res_dict['amount'])
res_list.append(NewBar(ts_code=res_dict['ts_code'], trade_date=res_dict['trade_date'], freq=Freq.D,
high=res_dict['high'], low=res_dict['low'], open=open_, close=close_,
direction=direction_, vol=res_dict['vol'], elements=[rawbar]))
return res_list
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| # 缠论K线转换为包含关系的缠论k线
def update_chanlun_k(self, stock_list):
new_bar = []
for i in range(0, len(stock_list) - 2):
n1 = i
n2 = i + 1
k1 = stock_list[n1] if len(new_bar) < 2 else new_bar[-2]
k2 = stock_list[n2] if len(new_bar) < 2 else new_bar[-1]
k3 = stock_list[n2]
if len(new_bar) == 0:
# 判断 k1 和 k2 之间是否存在包含关系，有则去除并跳过
res = self._is_include(k1, k2)
new_bar.extend(res)
else:
# 判断 k2 和 k3 之间是否存在包含关系，有则处理; 其中k1和k2为没有包含关系的K线
has_include, k3 = self._remove_include(k1, k2, k3)
if has_include:
new_bar[-1] = k3
else:
new_bar.append(k3)
self.bars_ubi = new_bar
# 判断 k1 和 k2 之间是否存在包含关系，有则跳过
def _is_include(self, k1, k2):
if (k1.high <= k2.high and k1.low >= k2.low) or \
(k1.high >= k2.high and k1.low <= k2.low):
# 开始两根k线有包含关系，但无法判断方向，处理为去掉
return []
return [k1, k2]
# 判断 k2 和 k3 之间是否存在包含关系，有则处理; 其中k1和k2为没有包含关系的K线
def _remove_include(self, k1, k2, k3):
# 判断 k2 和 k3 之间是否存在包含关系，有则处理; 其中k1和k2为没有包含关系的K线
# 判断 是向上包含还是向下包含
if k1.high < k2.high:
direction = Direction.Up
elif k1.high > k2.high:
direction = Direction.Down
else:
raise ValueError
# 判断 k2 和 k3 之间是否存在包含关系，有则处理
if (k2.high <= k3.high and k2.low >= k3.low) or (k2.high >= k3.high and k2.low <= k3.low):
if direction == Direction.Up:
high = max(k2.high, k3.high)
low = max(k2.low, k3.low)
trade_date = k2.trade_date if k2.high > k3.high else k3.trade_date
elif direction == Direction.Down:
high = min(k2.high, k3.high)
low = min(k2.low, k3.low)
trade_date = k2.trade_date if k2.low < k3.low else k3.trade_date
else:
raise ValueError
if k3.open > k3.close:
open_ = high
close_ = low
else:
open_ = low
close_ = high
vol_ = k2.vol + k3.vol
# 这里有一个隐藏Bug，len(k2.elements) 在一些及其特殊的场景下会有超大的数量，具体问题还没找到；
# 临时解决方案是直接限定len(k2.elements)<=100
elements_ = [x for x in k2.elements[:100] if x.trade_date != k3.trade_date] + [k3]
k4 = NewBar(ts_code=k3.ts_code, trade_date=trade_date, freq=Freq.D, high=high, low=low, open=open_,
close=close_, direction=direction, vol=vol_, elements=elements_)
return True, k4
else:
return False, k3
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