01. 算法背景：指标的“漂移”现象 | The Drift
在通达信公式的编译过程中，我们发现基于均线逻辑的传统指标（如 MACD、KDJ）存在一个共性问题：滞后与漂移。 当数据样本处于无序震荡区间时，算法容易输出错误的触发信号。在量化技术中，我们称之为“噪音（Noise）”。
很多时候，交易系统的回撤并非源于方向错误，而是被这些噪音信号反复干扰。 为了解决这个问题，紫紫红黄实验室在原有视觉系统的基础上，增加了一个非线性校验因子——动能二号。
02. 逻辑重构：动能因子的定义 | The Logic
动能二号的设计初衷，是对“价格”进行二次验证。 它调用了 L2 数据接口中的滞留（Zhi Liu）函数，用于计算单位时间内的主动交易速率。
(图注：动能二号因子在通达信软件中的运行界面)
核心原理： 只有当“价格趋势”与“滞留速率”发生共振时，我们才认为这是一个值得关注的高辨识度形态。
03. 联合调试：双紫共振 | Debugging
引入动能因子后，我们对“双紫”模型进行了去噪测试。 我们设定了严格的 AND 逻辑门：
IF (主图 == 紫色通道) AND (副图 == 紫色信号) AND (动能二号 == 红柱) THEN 输出
(图注：算法去噪演示——虽然主图触及紫色通道，但因动能因子未响应，系统判定为无效信号)
测试结果：如图所示，该标的在尝试上攻时，虽然触发了主图的颜色变化，但副图动能二号始终未翻红。 系统据此判断该形态缺乏资金的一致性，将其标记为“虚假信号”（False Signal），从而避免了一次无效的各种操作尝试。
04. 边界测试：失效案例分析 | Edge Case
任何量化模型都有其适用边界。 为了保持客观，我们必须展示双紫共振在极端环境下的失效记录。
(图注：受系统性风险影响，算法信号出现后走势不及预期的案例)
数据复盘：在上图案例中，虽然所有技术指标均符合双紫共振标准，但随后行情出现大幅回撤。 这说明：算法只能识别当下的数据特征，无法对抗市场的系统性风险。 任何时候，风控止损都是程序的最后一道防线，而不是依赖工具的“预测”。
05. 结语 | Conclusion
编程的本质是去伪存真。紫紫红黄系统的核心价值，不在于创造信号，而在于通过动能二号的算法逻辑，帮我们在大量的数据噪音中，筛选出那些具备更高确定性的形态。
技术支持与服务
关于更新： 紫紫红黄系统将持续优化算法。为防止错过重要技术更新，建议“星标”本公众号。
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