共计 830 个字符，预计需要花费 3 分钟才能阅读完成。

策略引擎架构设计

核心模块 采用抽象基类构建可扩展策略体系，通过 StrategyInfoMetadata 元数据类实现策略参数配置：

@dataclass
class StrategyInfoMetadata:
    strategy_code: str  # 策略唯一标识
    strategy_name: str  # 可视化名称
    strategy_group: StrategyGroup  # 风险 / 关注分类
    analysis_day: int  # 分析周期长度
    strategy_level: int  # 权重系数

成交量监测模型实现

动态阈值算法 采用双重判断机制：

三日连续放量策略

class ThreeDaysVolumeIncreaseStrategy:
    def analyze(self, data: List[StockDay]) -> RiskAssessment:
        for i in range(2, len(data)):
            if data[i].vol > data[i-1].vol:
                score += 2  # 基础增量得分
                if data[i].vol > data[i-1].vol * 1.5:
                    score +=6  # 超额增量加权

周期对比模型 采用滑动窗口算法：

六日成交量对比策略

class SixDaysVolumeComparisonStrategy:
    def analyze(self, data: List[StockDay]) -> RiskAssessment:
        front = sum(day.vol for day in data[:3])
        rear = sum(day.vol for day in data[3:6])
        if rear > front:
            score +=1 + int(((rear-front)/front*100)//5)*2

策略应用价值

通过 成交量异动系数 构建预警指标，当监测到：

1. 连续三日量能阶梯增长（>50% 超额增幅加权）
2. 六日周期后段量能突破前期基准

系统将触发 关注级预警，为投资者提供早期信号识别。该模型已集成至开源投资决策系统，后续将结合价格动量指标构建多维评估体系。