ma-converge-diverge

name	ma-converge-diverge
description	均线收敛与发散因子。用户说「均线收敛」「均线发散」「形态识别均线」「开源证券91」「/ma-converge-diverge」时使用。方法溯源开源证券量化评论91；日收盘经 workspace JSON。默认 create_web。禁止脚本内取数。易混 lean-ma-cross-trend（勿合并）。
license	Apache-2.0
metadata	{"author":"opptrix","version":"1.0","title":"均线收敛发散","summary":"多均线收敛发散形态因子与状态解读","category":"quant","slash-rank":"435","default-deliverable":"web","required-packs":"instrument_analytics artifacts"}
allowed-tools	search_instruments get_instrument_snapshot get_instrument_chart ask_user opptrix_run workspace_write workspace_read create_web update_web read_web list_web_vendor

均线收敛与发散

方法溯源 开源证券量化评论（91）：对价格与多条均线做截面标准差，因子 −log(1+std)，值越大越收敛。

何时使用

用户要识别 多均线收敛/发散 形态，并作因子/状态解读（选股或择时辅助）。

边界：易混 @skill:lean-ma-cross-trend、@skill:lean-ema-cross-universe（勿合并）。

分析架构

• 问题：均线束是在收敛还是发散？
• 证据：日收盘；窗口列表（默认 5/10/20/60）
• 信号：delta（因子差分）或 zscore 模式

数据维度

维度	取数方向	缺失时
标的/宇宙	search_instruments	先确认
日 K	get_instrument_chart / batch → workspace_write	—
计算	opptrix_run	—
交付	create_web	—

步骤

1. 确认 params.windows 与 signal_mode。
2. 写入日 K（单标的主路径；多标的可分次跑）。
3. python scripts/ma_converge_diverge.py --input data.json --output result.json
4. 解读 series.convergence_factor（越大越收敛）与 signal。
5. create_web。

依赖

• 纯 Python 标准库。

禁止

• 荐股；把信号写成买卖指令
• 脚本内联网取数（jqdata / tushare / qlib / HTTP 行情）
• 假装完整回测引擎或伪造胜率
• 无交付就结束（默认 web）
• 与 lean-* 技能合并或冒充