正大策略框架中的博弈识别：短周期结构与程序化辅助判断

正大策略框架中的博弈识别：短周期结构与程序化辅助判断

在价格频繁波动的交易结构中，识别出“潜在博弈信号”成为关键。正大策略模型强调对短周期走势结构的解构，通过局部强弱判断，辅助构建决策场景。这一思维方式不是追求全局预测，而是锁定高频变化节点。

正大模型中的重要一环是“偏移一致性识别”。即当多个周期的短期移动趋势一致偏向某一方向时，往往预示着某种结构性力量的干预正在发生。

为了实现这一理念，我们可借助编程工具，对实时数据进行快速扫描，并判断是否出现结构偏移一致的情形。以Python为例，我们可以定义短期窗口并捕捉连续偏移的方向，从而量化原本主观的判断逻辑。

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Python 示例代码：识别连续偏移一致的信号

def detect_consistent_shift(prices, window=3):shifts = []for i in range(1, len(prices)):shifts.append(prices[i] - prices[i - 1])consistent = 0for i in range(len(shifts) - window + 1):segment = shifts[i:i + window]if all(s > 0 for s in segment) or all(s < 0 for s in segment):consistent += 1return consistent# 示例用法
price_series = [102.3, 102.5, 102.7, 102.9, 103.0, 103.1]
result = detect_consistent_shift(price_series)
print(f"连续偏移信号段数: {result}")