移除 配置兼容

线段 扩展分析采用“端点高, 端点低” 作为高低取值。中枢分析时高低取值不变，此举在中枢<扩展**> 中更贴合原文同级别分级时的中枢高低取值

.github/workflows/publish.yml

@@ -1,5 +1,8 @@
 name: 构建发布
 
+permissions:
+  contents: read
+
 on:
   push:
     tags:
@@ -13,16 +16,19 @@ on:
 
 env:
   CARGO_TERM_COLOR: always
+  FORCE_JAVASCRIPT_ACTIONS_TO_NODE24: true
 
 jobs:
   # ============================================================
-  # 1. 发布 chanlun 核心库至 crates.io
+  # 1. 校验 & 发布
+  #    解析 chanlun-py 依赖的版本号 → 检查 crates.io 是否可用 →
+  #    不可用时检查本地 chanlun 版本是否匹配 → 匹配则自动发布 →
+  #    等待索引同步
   # ============================================================
-  publish-crates:
+  check-version:
     runs-on: ubuntu-latest
     outputs:
-      version: ${{ steps.version.outputs.version }}
-      exists: ${{ steps.check.outputs.exists }}
+      version: ${{ steps.parse.outputs.version }}
     steps:
       - uses: actions/checkout@v4
 
@@ -31,72 +37,108 @@ jobs:
         with:
           components: rustfmt, clippy
 
-      - name: 缓存依赖
-        uses: actions/cache@v4
-        with:
-          path: |
-            ~/.cargo/registry
-            ~/.cargo/git
-            target
-          key: ${{ runner.os }}-cargo-${{ hashFiles('chanlun/Cargo.lock') }}
+      - name: 解析 chanlun-py 依赖的 chanlun 版本
+        id: parse
+        working-directory: chanlun-py
+        run: |
+          VER=$(grep -oP 'chanlun\s*=\s*"=?\s*\K[0-9]+\.[0-9]+\.[0-9]+(?=")' Cargo.toml | head -1)
+          if [ -z "$VER" ]; then
+            echo "::error::无法从 chanlun-py/Cargo.toml 解析 chanlun 版本号"
+            echo "请确保 Cargo.toml 中包含: chanlun = \"=X.Y.Z\""
+            exit 1
+          fi
+          echo "version=$VER" >> $GITHUB_OUTPUT
+          echo "依赖的 chanlun 版本: $VER"
 
-      - name: 提取版本号
-        id: version
+      - name: 解析本地 chanlun 核心库版本
+        id: local-ver
         working-directory: chanlun
         run: |
-          VER=$(cargo metadata --format-version 1 --no-deps 2>/dev/null \
-            | jq -r '.packages[] | select(.name == "chanlun") | .version')
+          VER=$(grep -oP '^version\s*=\s*"\K[0-9]+\.[0-9]+\.[0-9]+(?=")' Cargo.toml | head -1)
           echo "version=$VER" >> $GITHUB_OUTPUT
-          echo "当前版本: $VER"
+          echo "本地 chanlun 版本: $VER"
 
-      - name: 检查版本是否已存在
+      - name: 检查 crates.io 并决定是否发布
         id: check
         run: |
-          VER="${{ steps.version.outputs.version }}"
-          EXISTS=$(curl -sS "https://crates.io/api/v1/crates/chanlun" \
-            | jq -r --arg v "$VER" '.versions[]?.num // empty | select(. == $v)')
-          if [ -n "$EXISTS" ]; then
-            echo "版本 $VER 已存在于 crates.io，跳过发布"
-            echo "exists=true" >> $GITHUB_OUTPUT
-          else
-            echo "版本 $VER 未发布，继续"
-            echo "exists=false" >> $GITHUB_OUTPUT
+          DEP_VER="${{ steps.parse.outputs.version }}"
+          LOCAL_VER="${{ steps.local-ver.outputs.version }}"
+
+          HTTP_CODE=$(curl -sS -o /dev/null -w "%{http_code}" \
+            -H "User-Agent: chanlun-rs/ci" \
+            "https://crates.io/api/v1/crates/chanlun/$DEP_VER")
+
+          if [ "$HTTP_CODE" = "200" ]; then
+            echo "chanlun $DEP_VER 在 crates.io 已可用，无需发布"
+            echo "need-publish=false" >> $GITHUB_OUTPUT
+            exit 0
           fi
 
+          echo "chanlun $DEP_VER 在 crates.io 不存在 (HTTP $HTTP_CODE)"
+
+          if [ "$DEP_VER" != "$LOCAL_VER" ]; then
+            echo "::error::本地 chanlun 版本 ($LOCAL_VER) 与依赖版本 ($DEP_VER) 不匹配"
+            echo ""
+            echo "请先发布 chanlun 核心库至 crates.io:"
+            echo "  cd chanlun && cargo publish"
+            echo ""
+            echo "或修改 chanlun-py/Cargo.toml 中的版本号为已发布版本"
+            exit 1
+          fi
+
+          echo "本地版本 $LOCAL_VER 与依赖一致，将自动发布 chanlun 至 crates.io"
+          echo "need-publish=true" >> $GITHUB_OUTPUT
+
       - name: 格式检查
-        if: steps.check.outputs.exists == 'false'
+        if: steps.check.outputs.need-publish == 'true'
         working-directory: chanlun
         run: cargo fmt --check
 
       - name: Lint 检查
-        if: steps.check.outputs.exists == 'false'
+        if: steps.check.outputs.need-publish == 'true'
         working-directory: chanlun
         run: cargo clippy
 
       - name: 运行测试
-        if: steps.check.outputs.exists == 'false'
+        if: steps.check.outputs.need-publish == 'true'
         working-directory: chanlun
         run: cargo test
 
       - name: 验证打包
-        if: steps.check.outputs.exists == 'false'
+        if: steps.check.outputs.need-publish == 'true'
         working-directory: chanlun
         run: cargo publish --dry-run --allow-dirty
 
-      - name: 登录 crates.io
-        if: steps.check.outputs.exists == 'false'
-        run: cargo login ${{ secrets.CARGO_TOKEN }}
+      - name: 登录 crates.io 并发布
+        if: steps.check.outputs.need-publish == 'true'
+        run: |
+          cargo login ${{ secrets.CARGO_TOKEN }}
+          cd chanlun && cargo publish --allow-dirty
 
-      - name: 发布 chanlun 至 crates.io
-        if: steps.check.outputs.exists == 'false'
-        working-directory: chanlun
-        run: cargo publish --allow-dirty
+      - name: 等待 crates.io 索引同步
+        if: steps.check.outputs.need-publish == 'true'
+        run: |
+          DEP_VER="${{ steps.parse.outputs.version }}"
+          echo "等待 crates.io 索引同步 (最多 2 分钟)..."
+          for i in $(seq 1 12); do
+            HTTP_CODE=$(curl -sS -o /dev/null -w "%{http_code}" \
+              -H "User-Agent: chanlun-rs/ci" \
+              "https://crates.io/api/v1/crates/chanlun/$DEP_VER")
+            if [ "$HTTP_CODE" = "200" ]; then
+              echo "chanlun $DEP_VER 已在 crates.io 可用 (尝试 $i/12)"
+              exit 0
+            fi
+            echo "  等待中... ($i/12)"
+            sleep 10
+          done
+          echo "::error::等待超时：chanlun $DEP_VER 在 crates.io 仍不可用"
+          exit 1
 
   # ============================================================
   # 2. 构建 wheel — Linux x86_64 (manylinux)
   # ============================================================
   linux-x86_64:
-    needs: [publish-crates]
+    needs: [check-version]
     runs-on: ubuntu-latest
     steps:
       - uses: actions/checkout@v4
@@ -109,9 +151,19 @@ jobs:
       - name: 安装 Rust 工具链
         uses: dtolnay/rust-toolchain@stable
 
-      - name: 更新 cargo 索引（确保新版本可见）
-        run: cargo update
+      - name: 更新 cargo 索引（含重试）
         working-directory: chanlun-py
+        run: |
+          for i in $(seq 1 6); do
+            if cargo update 2>&1; then
+              echo "cargo update 成功"
+              exit 0
+            fi
+            echo "cargo update 失败，重试... ($i/6)"
+            sleep 10
+          done
+          echo "::error::cargo update 失败"
+          exit 1
 
       - name: 构建 wheel (manylinux)
         uses: PyO3/maturin-action@v1
@@ -131,7 +183,7 @@ jobs:
   # 3. 构建 wheel — macOS (x86_64 + arm64)
   # ============================================================
   macos:
-    needs: [publish-crates]
+    needs: [check-version]
     runs-on: macos-latest
     strategy:
       matrix:
@@ -147,9 +199,19 @@ jobs:
         with:
           python-version: '3.12'
 
-      - name: 更新 cargo 索引
-        run: cargo update
+      - name: 更新 cargo 索引（含重试）
         working-directory: chanlun-py
+        run: |
+          for i in $(seq 1 6); do
+            if cargo update 2>&1; then
+              echo "cargo update 成功"
+              exit 0
+            fi
+            echo "cargo update 失败，重试... ($i/6)"
+            sleep 10
+          done
+          echo "::error::cargo update 失败"
+          exit 1
 
       - name: 构建 wheel
         uses: PyO3/maturin-action@v1
@@ -168,7 +230,7 @@ jobs:
   # 4. 构建 wheel — Windows x86_64
   # ============================================================
   windows:
-    needs: [publish-crates]
+    needs: [check-version]
     runs-on: windows-latest
     strategy:
       matrix:
@@ -184,9 +246,21 @@ jobs:
         with:
           python-version: '3.12'
 
-      - name: 更新 cargo 索引
-        run: cargo update
+      - name: 更新 cargo 索引（含重试）
         working-directory: chanlun-py
+        shell: pwsh
+        run: |
+          for ($i = 1; $i -le 6; $i++) {
+            cargo update
+            if ($LASTEXITCODE -eq 0) {
+              Write-Host "cargo update 成功"
+              exit 0
+            }
+            Write-Host "cargo update 失败，重试... ($i/6)"
+            Start-Sleep -Seconds 10
+          }
+          Write-Host "::error::cargo update 失败"
+          exit 1
 
       - name: 构建 wheel
         uses: PyO3/maturin-action@v1
@@ -205,7 +279,7 @@ jobs:
   # 5. 源码分发包 (sdist)
   # ============================================================
   sdist:
-    needs: [publish-crates]
+    needs: [check-version]
     runs-on: ubuntu-latest
     steps:
       - uses: actions/checkout@v4
@@ -215,6 +289,9 @@ jobs:
         with:
           python-version: '3.12'
 
+      - name: 安装 Rust 工具链
+        uses: dtolnay/rust-toolchain@stable
+
       - name: 构建 sdist
         uses: PyO3/maturin-action@v1
         with:
@@ -232,7 +309,7 @@ jobs:
   # 6. 发布至 PyPI
   # ============================================================
   publish:
-    needs: [publish-crates, linux-x86_64, macos, windows, sdist]
+    needs: [linux-x86_64, macos, windows, sdist]
     runs-on: ubuntu-latest
     if: startsWith(github.ref, 'refs/tags/v') || github.event.inputs.publish-to-pypi == 'true'
     permissions:

README.md

@@ -40,6 +40,10 @@ analyzer = chanlun.立体分析器("BTCUSD", [60, 60*5, 60*5*6], config)
 ```bash
 pip install maturin
 
+# 推荐：一键清理缓存 + 构建 + 安装
+./clean_install.sh
+
+# 或手动：
 # 开发模式（直接安装到当前 venv）
 maturin develop
 
@@ -48,6 +52,12 @@ maturin build --release
 pip install target/wheels/chanlun-*.whl
 ```
 
+> **注意**：若修改了 `chan.py`，安装前需清除 `__pycache__`，否则旧 `.pyc` 会被打包进 wheel 导致修改不生效：
+> ```bash
+> find . -type d -name __pycache__ -exec rm -rf {} + 2>/dev/null
+> find . -type f -name "*.pyc" -delete 2>/dev/null
+> ```
+
 也可使用项目内的 `build.sh`:
 
 ```bash

chanlun-py/Cargo.toml

@@ -1,6 +1,6 @@
 [package]
 name = "chanlun-py"
-version = "26.6.44"
+version = "26.6.87"
 edition = "2024"
 description = "缠论技术分析库 — Rust 高性能 Python 绑定"
 authors = ["YuYuKunKun"]
@@ -12,11 +12,12 @@ crate-type = ["cdylib"]
 name = "chanlun"
 
 [dependencies]
-chanlun = "26.6.2" #{ path = "../chanlun" }
-lru = "0.18"
+chanlun =  { path = "../chanlun" }
+parking_lot = "0.12"
+tracing-subscriber = { version = "0.3", features = ["env-filter", "ansi", "std", "registry"] }
+tracing-core = "0.1"
+dashmap = "6"
+tracing = "0.1"
 pyo3 = { version = "0.28", features = ["experimental-inspect"] }
 serde_json = "1"
 chrono = "0.4"
-tracing = "0.1"
-tracing-subscriber = { version = "0.3", features = ["env-filter", "ansi", "std", "registry"] }
-tracing-core = "0.1"

chanlun-py/README.md

@@ -72,6 +72,77 @@ pip install target/wheels/chanlun-*.whl
 - 类名 / 方法名 / 字段名与 `chan.py` 保持一致
 - 支持 `.nb` 二进制文件格式（大端字节序）
 
+## 性能配置
+
+### 缓存模式
+
+Python 对象缓存有两种模式，通过环境变量 `CHANLUN_CACHE_MODE` 或函数调用切换：
+
+```python
+from chanlun._chanlun import set_cache_mode, get_cache_mode
+
+# 默认：thread_local，每线程独立缓存，零锁，多线程场景最佳
+print(get_cache_mode())  # "thread_local"
+
+# 全局：dashmap 分片哈希表，跨线程 Python `is` 身份一致
+set_cache_mode("global")  # 必须在创建任何观察者之前调用
+```
+
+```bash
+# 环境变量方式
+CHANLUN_CACHE_MODE=global python main.py   # 全局缓存
+python main.py                              # 默认：线程局部缓存
+```
+
+| 模式 | 性能 | Python `is` 跨线程 | 适用场景 |
+|------|------|---------------------|----------|
+| `thread_local`（默认） | 零锁，最快 | 否 | 批量回测、多线程独立分析 |
+| `global` | dashmap 分片锁 | 是 | 测试验证、跨线程对象共享 |
+
+### 日志模式
+
+日志输出有三种模式，通过环境变量 `CHANLUN_LOG_MODE` 或函数调用切换：
+
+```python
+from chanlun._chanlun import set_log_mode, set_log_level, get_log_mode
+
+# 默认：off，不输出，零开销
+print(get_log_mode())  # "off"
+
+# 简单模式：直接 eprintln/println
+set_log_mode("simple")
+set_log_level("debug")  # 必需：设置日志级别启用输出
+
+# Tracing 模式：带时间戳和文件位置格式化输出
+set_log_mode("tracing")
+set_log_level("debug")
+```
+
+```bash
+# 环境变量方式
+CHANLUN_LOG_MODE=simple python main.py     # 简单输出
+CHANLUN_LOG_MODE=tracing python main.py    # 格式化输出
+python main.py                              # 默认：静默
+```
+
+| 模式 | 输出方式 | 性能 | 格式 |
+|------|---------|------|------|
+| `off`（默认） | 无 | 零开销 | — |
+| `simple` | `eprintln!` / `println!` | 极轻 | 纯文本 |
+| `tracing` | tracing-subscriber | 稍重 | `2026-06-12 01:57:59.942 WARN file.rs:line` |
+
+### 观察者直传（避免 Python list 转换）
+
+背驰分析新增 `_OBS` 后缀方法，直接接受观察者引用，跳过 `list[K线]` ↔ `Vec<Arc<K线>>` 转换：
+
+```python
+# 旧方式：构建 Python 列表
+result = 背驰分析.MACD背驰(进入段, 离开段, obs.普通K线序列, "总")
+
+# 新方式：直接传观察者
+result = 背驰分析.MACD背驰_OBS(进入段, 离开段, obs, "总")
+```
+
 ## 许可
 
 本项目主体采用 MIT 许可。包含以下第三方开源代码：czsc（Apache 2.0）、parse（MIT）、termcolor（MIT）。

chanlun-py/chanlun.pyi

@@ -5,11 +5,18 @@ from typing import Any, ClassVar, Optional, List, Dict, Tuple, Union
 from datetime import datetime
 
 # ========== Module-level functions ==========
-
+def get_rs_log_level() -> str: ...
+def set_rs_log_level(level: str) -> None: ...
 def get_log_level() -> str: ...
 def set_log_level(level: str) -> None: ...
+def get_log_mode() -> str: ...
+def set_log_mode(mode: str) -> None: ...
+def get_cache_mode() -> str: ...
+def set_cache_mode(mode: str) -> None: ...
 def get_分型模式() -> bool: ...
 def set_分型模式(value: bool) -> None: ...
+def get_扩展线段模式() -> bool: ...
+def set_扩展线段模式(value: bool) -> None: ...
 def 转化为时间戳(ts: Any) -> int: ...
 def 转化为时间戳_数字(ts: Any) -> int: ...
 def K线相等(A: K线, B: K线, 浮点容差: float = 1e-9) -> Tuple[bool, str]: ...
@@ -19,6 +26,8 @@ def 缺口相等(A: 缺口, B: 缺口, 浮点容差: float = 1e-9) -> Tuple[bool
 def 线段特征相等(A: 线段特征, B: 线段特征, 浮点容差: float = 1e-9) -> Tuple[bool, str]: ...
 def 中枢相等(A: 中枢, B: 中枢, 浮点容差: float = 1e-9) -> Tuple[bool, str]: ...
 def 虚线相等(A: 虚线, B: 虚线, 浮点容差: float = 1e-9) -> Tuple[bool, str]: ...
+def 观察者相等(A: 观察者, B: 观察者, 浮点容差: float = 1e-9) -> Tuple[bool, str]: ...
+def 立体分析器相等(A: 立体分析器, B: 立体分析器, 浮点容差: float = 1e-9) -> Tuple[bool, str]: ...
 
 # ========== Enum-like types ==========
 
@@ -73,6 +82,8 @@ class 相对方向:
     def 翻转(self) -> 相对方向: ...
     @classmethod
     def 分析(cls, 前高: float, 前低: float, 后高: float, 后低: float) -> 相对方向: ...
+    @classmethod
+    def 从序列中机选(cls, 数量: int, 可选方向: List[相对方向], 可重复: bool = True) -> List[相对方向]: ...
     def __str__(self) -> str: ...
     def __repr__(self) -> str: ...
     def __hash__(self) -> int: ...
@@ -324,6 +335,7 @@ class K线:
     def 截取(序列: List[K线], 始: K线, 终: K线) -> List[K线]: ...
     def __str__(self) -> str: ...
     def __repr__(self) -> str: ...
+    def 根据当前K线生成新K线(self, 方向: 相对方向, 居中: bool = False) -> K线: ...
     def __bytes__(self) -> bytes: ...
     def __eq__(self, other: Any) -> bool: ...
     def __hash__(self) -> int: ...
@@ -436,9 +448,9 @@ class 虚线:
     @property
     def 模式(self) -> str: ...
     @property
-    def 特征序列_显示(self) -> bool: ...
-    @特征序列_显示.setter
-    def 特征序列_显示(self, value: bool) -> None: ...
+    def _特征序列_显示(self) -> bool: ...
+    @_特征序列_显示.setter
+    def _特征序列_显示(self, value: bool) -> None: ...
     @property
     def 特征序列(self) -> List[Optional[线段特征]]: ...
     @property
@@ -524,6 +536,8 @@ class 虚线:
 class 线段特征:
     @property
     def 序号(self) -> int: ...
+    @序号.setter
+    def 序号(self, value: int) -> None: ...
     @property
     def 标识(self) -> str: ...
     @标识.setter
@@ -568,6 +582,18 @@ class 背驰分析:
     def 任选背驰(cls, 进入段: 虚线, 离开段: 虚线, 普K序列: List[K线]) -> bool: ...
     @classmethod
     def 背驰模式(cls, 进入段: 虚线, 离开段: 虚线, 普K序列: List[K线], 配置: 缠论配置, 模式: str) -> bool: ...
+    @classmethod
+    def MACD背驰_OBS(cls, 进入段: 虚线, 离开段: 虚线, 观察员: 观察者, 方式: str = "总") -> bool: ...
+    @classmethod
+    def 全量背驰_OBS(cls, 进入段: 虚线, 离开段: 虚线, 观察员: 观察者) -> bool: ...
+    @classmethod
+    def 任意背驰_OBS(cls, 进入段: 虚线, 离开段: 虚线, 观察员: 观察者) -> bool: ...
+    @classmethod
+    def 配置背驰_OBS(cls, 进入段: 虚线, 离开段: 虚线, 观察员: 观察者, 配置: 缠论配置) -> bool: ...
+    @classmethod
+    def 任选背驰_OBS(cls, 进入段: 虚线, 离开段: 虚线, 观察员: 观察者) -> bool: ...
+    @classmethod
+    def 背驰模式_OBS(cls, 进入段: 虚线, 离开段: 虚线, 观察员: 观察者, 配置: 缠论配置, 模式: str) -> bool: ...
 
 class 笔:
     @classmethod
@@ -791,6 +817,30 @@ class 观察者:
     def 扩展线段序列_扩展线段(self) -> List[虚线]: ...
     @property
     def 扩展中枢序列_扩展线段(self) -> List[中枢]: ...
+    @property
+    def 线段分析层次(self) -> int: ...
+    @线段分析层次.setter
+    def 线段分析层次(self, value: int) -> None: ...
+    @property
+    def 扩展线段分析层次(self) -> int: ...
+    @扩展线段分析层次.setter
+    def 扩展线段分析层次(self, value: int) -> None: ...
+    @property
+    def 混合扩展线段分析层次(self) -> int: ...
+    @混合扩展线段分析层次.setter
+    def 混合扩展线段分析层次(self, value: int) -> None: ...
+    @property
+    def 线段序列组(self) -> List[List[虚线]]: ...
+    @property
+    def 中枢序列组(self) -> List[List[中枢]]: ...
+    @property
+    def 扩展线段序列组(self) -> List[List[虚线]]: ...
+    @property
+    def 扩展中枢序列组(self) -> List[List[中枢]]: ...
+    @property
+    def 混合扩展线段序列组(self) -> List[List[虚线]]: ...
+    @property
+    def 混合扩展中枢序列组(self) -> List[List[中枢]]: ...
     def 重置基础序列(self) -> None: ...
     def 增加原始K线(self, 普K: K线) -> None: ...
     def 投喂原始数据(self, 时间戳: int, 开: float, 高: float, 低: float, 收: float, 量: float) -> None: ...
@@ -806,16 +856,17 @@ class K线合成器:
     def 标识(self) -> str: ...
     @property
     def 周期组(self) -> List[int]: ...
-    def 投喂K线(self, 普K: K线) -> List[Tuple[int, K线]]: ...
-    def 投喂(self, 时间戳: int, 开: float, 高: float, 低: float, 收: float, 量: float) -> List[Tuple[int, K线]]: ...
+    def 投喂K线(self, 普K: K线) -> None: ...
+    def 投喂(self, 时间戳: int, 开: float, 高: float, 低: float, 收: float, 量: float) -> None: ...
     def 获取当前K线(self, 周期: int) -> Optional[K线]: ...
 
 class 立体分析器:
     def __init__(self, 符号: str, 周期组: List[int], 配置: Optional[缠论配置] = None, 配置组: Optional[Dict[int, 缠论配置]] = None) -> None: ...
     @property
     def 周期组(self) -> List[int]: ...
+    @property
+    def _单体分析器(self) -> Dict[int, 观察者]: ...
     def 投喂K线(self, 普K: K线) -> None: ...
-    def 获取观察者(self, 周期: int) -> Optional[观察者]: ...
     def 测试_保存数据(self, root: Optional[str] = None) -> None: ...
 
 # ========== 缠论配置 (fields via __getattr__/__setattr__) ==========
@@ -825,7 +876,8 @@ class 缠论配置:
     def to_dict(self) -> Dict[str, Any]: ...
     def to_json(self) -> str: ...
     def 保存配置(self, path: str = "缠论配置.json") -> None: ...
-    def 对比(self, other: 缠论配置) -> Dict[str, Tuple[Any, Any]]: ...
+    def 对比(self, other: 缠论配置) -> Dict[str, Any]: ...
+    def model_copy(self, update: Optional[Dict[str, Any]] = None) -> 缠论配置: ...
     @classmethod
     def 加载配置(cls, path: str = "缠论配置.json") -> 缠论配置: ...
     @classmethod
@@ -834,6 +886,7 @@ class 缠论配置:
     def from_json(cls, json_str: str) -> 缠论配置: ...
     @classmethod
     def 不推送(cls) -> 缠论配置: ...
+    def 展示标签(self, 标签: str) -> bool: ...
     @classmethod
     def 按序号重组字典(cls, 默认配置: Any, 原始字典: Dict[str, Any]) -> Dict[str, Any]: ...
     def __str__(self) -> str: ...

chanlun-py/chanlun/__init__.py

@@ -32,6 +32,8 @@ __all__ = [
     "布林带",
     "get_分型模式",
     "set_分型模式",
+    "get_扩展线段模式",
+    "set_扩展线段模式",
     "get_log_level",
     "set_log_level",
     "get_rs_log_level",

chanlun-py/chanlun/__init__.pyi

@@ -9,8 +9,16 @@ def get_rs_log_level() -> str: ...
 def set_rs_log_level(level: str) -> None: ...
 def get_log_level() -> str: ...
 def set_log_level(level: str) -> None: ...
+def get_log_mode() -> str: ...
+def set_log_mode(mode: str) -> None: ...
+def get_cache_mode() -> str: ...
+def set_cache_mode(mode: str) -> None: ...
 def get_分型模式() -> bool: ...
 def set_分型模式(value: bool) -> None: ...
+def get_扩展线段模式() -> bool: ...
+def set_扩展线段模式(value: bool) -> None: ...
+def 转化为时间戳(ts: Any) -> int: ...
+def 转化为时间戳_数字(ts: Any) -> int: ...
 def K线相等(A: K线, B: K线, 浮点容差: float = 1e-9) -> Tuple[bool, str]: ...
 def 缠论K线相等(A: 缠论K线, B: 缠论K线, 浮点容差: float = 1e-9) -> Tuple[bool, str]: ...
 def 分型相等(A: 分型, B: 分型, 浮点容差: float = 1e-9) -> Tuple[bool, str]: ...
@@ -18,6 +26,8 @@ def 缺口相等(A: 缺口, B: 缺口, 浮点容差: float = 1e-9) -> Tuple[bool
 def 线段特征相等(A: 线段特征, B: 线段特征, 浮点容差: float = 1e-9) -> Tuple[bool, str]: ...
 def 中枢相等(A: 中枢, B: 中枢, 浮点容差: float = 1e-9) -> Tuple[bool, str]: ...
 def 虚线相等(A: 虚线, B: 虚线, 浮点容差: float = 1e-9) -> Tuple[bool, str]: ...
+def 观察者相等(A: 观察者, B: 观察者, 浮点容差: float = 1e-9) -> Tuple[bool, str]: ...
+def 立体分析器相等(A: 立体分析器, B: 立体分析器, 浮点容差: float = 1e-9) -> Tuple[bool, str]: ...
 
 # ========== Enum-like types ==========
 
@@ -72,6 +82,8 @@ class 相对方向:
     def 翻转(self) -> 相对方向: ...
     @classmethod
     def 分析(cls, 前高: float, 前低: float, 后高: float, 后低: float) -> 相对方向: ...
+    @classmethod
+    def 从序列中机选(cls, 数量: int, 可选方向: List[相对方向], 可重复: bool = True) -> List[相对方向]: ...
     def __str__(self) -> str: ...
     def __repr__(self) -> str: ...
     def __hash__(self) -> int: ...
@@ -323,6 +335,7 @@ class K线:
     def 截取(序列: List[K线], 始: K线, 终: K线) -> List[K线]: ...
     def __str__(self) -> str: ...
     def __repr__(self) -> str: ...
+    def 根据当前K线生成新K线(self, 方向: 相对方向, 居中: bool = False) -> K线: ...
     def __bytes__(self) -> bytes: ...
     def __eq__(self, other: Any) -> bool: ...
     def __hash__(self) -> int: ...
@@ -569,6 +582,18 @@ class 背驰分析:
     def 任选背驰(cls, 进入段: 虚线, 离开段: 虚线, 普K序列: List[K线]) -> bool: ...
     @classmethod
     def 背驰模式(cls, 进入段: 虚线, 离开段: 虚线, 普K序列: List[K线], 配置: 缠论配置, 模式: str) -> bool: ...
+    @classmethod
+    def MACD背驰_OBS(cls, 进入段: 虚线, 离开段: 虚线, 观察员: 观察者, 方式: str = "总") -> bool: ...
+    @classmethod
+    def 全量背驰_OBS(cls, 进入段: 虚线, 离开段: 虚线, 观察员: 观察者) -> bool: ...
+    @classmethod
+    def 任意背驰_OBS(cls, 进入段: 虚线, 离开段: 虚线, 观察员: 观察者) -> bool: ...
+    @classmethod
+    def 配置背驰_OBS(cls, 进入段: 虚线, 离开段: 虚线, 观察员: 观察者, 配置: 缠论配置) -> bool: ...
+    @classmethod
+    def 任选背驰_OBS(cls, 进入段: 虚线, 离开段: 虚线, 观察员: 观察者) -> bool: ...
+    @classmethod
+    def 背驰模式_OBS(cls, 进入段: 虚线, 离开段: 虚线, 观察员: 观察者, 配置: 缠论配置, 模式: str) -> bool: ...
 
 class 笔:
     @classmethod
@@ -831,16 +856,17 @@ class K线合成器:
     def 标识(self) -> str: ...
     @property
     def 周期组(self) -> List[int]: ...
-    def 投喂K线(self, 普K: K线) -> List[Tuple[int, K线]]: ...
-    def 投喂(self, 时间戳: int, 开: float, 高: float, 低: float, 收: float, 量: float) -> List[Tuple[int, K线]]: ...
+    def 投喂K线(self, 普K: K线) -> None: ...
+    def 投喂(self, 时间戳: int, 开: float, 高: float, 低: float, 收: float, 量: float) -> None: ...
     def 获取当前K线(self, 周期: int) -> Optional[K线]: ...
 
 class 立体分析器:
     def __init__(self, 符号: str, 周期组: List[int], 配置: Optional[缠论配置] = None, 配置组: Optional[Dict[int, 缠论配置]] = None) -> None: ...
     @property
     def 周期组(self) -> List[int]: ...
+    @property
+    def _单体分析器(self) -> Dict[int, 观察者]: ...
     def 投喂K线(self, 普K: K线) -> None: ...
-    def 获取观察者(self, 周期: int) -> Optional[观察者]: ...
     def 测试_保存数据(self, root: Optional[str] = None) -> None: ...
 
 # ========== 缠论配置 (fields via __getattr__/__setattr__) ==========
@@ -850,7 +876,8 @@ class 缠论配置:
     def to_dict(self) -> Dict[str, Any]: ...
     def to_json(self) -> str: ...
     def 保存配置(self, path: str = "缠论配置.json") -> None: ...
-    def 对比(self, other: 缠论配置) -> Dict[str, Tuple[Any, Any]]: ...
+    def 对比(self, other: 缠论配置) -> Dict[str, Any]: ...
+    def model_copy(self, update: Optional[Dict[str, Any]] = None) -> 缠论配置: ...
     @classmethod
     def 加载配置(cls, path: str = "缠论配置.json") -> 缠论配置: ...
     @classmethod
@@ -859,6 +886,7 @@ class 缠论配置:
     def from_json(cls, json_str: str) -> 缠论配置: ...
     @classmethod
     def 不推送(cls) -> 缠论配置: ...
+    def 展示标签(self, 标签: str) -> bool: ...
     @classmethod
     def 按序号重组字典(cls, 默认配置: Any, 原始字典: Dict[str, Any]) -> Dict[str, Any]: ...
     def __str__(self) -> str: ...

chanlun-py/pyproject.toml

@@ -4,7 +4,7 @@ build-backend = "maturin"
 
 [project]
 name = "chanlun"
-version = "2606.44"
+version = "2606.87"
 description = "缠论技术分析库 — Rust 高性能实现"
 readme = { file = "README.md", content-type = "text/markdown" }
 license = { file = "LICENSE", content-type = "text/plain" }
@@ -28,6 +28,7 @@ classifiers = [
 requires-python = ">=3.9"
 dependencies = [
     "termcolor>=3.0",
+    "parse>=1.2",
     "loguru>=0.6",
     "backtrader==1.9.78.123",
 ]

chanlun-py/src/algorithm_py.rs

@@ -26,33 +26,20 @@ use crate::kline_py::chan_kline_to_py;
 use crate::structure_py::{dashed_to_py, fractal_to_py};
 use pyo3::prelude::*;
 use pyo3::types::{PyDict, PyList, PyType};
-use std::collections::HashMap;
 use std::sync::Arc;
-use std::sync::RwLock;
 use std::sync::atomic::Ordering;
 
-// 使用全局 static 而非 thread_local!，保证跨线程对象标识一致性
-static HUB_IDENTITY: std::sync::LazyLock<RwLock<HashMap<usize, Py<中枢Py>>>> =
-    std::sync::LazyLock::new(|| RwLock::new(HashMap::new()));
+// 缓存通过 crate::cache 模块管理（支持 thread_local / global 运行时切换）
 
 pub(crate) fn hub_to_py(
     py: Python<'_>, inner: Arc<chanlun::algorithm::hub::中枢>
 ) -> Py<中枢Py> {
     let key = Arc::as_ptr(&inner) as usize;
-    if let Some(cached) = HUB_IDENTITY
-        .read()
-        .unwrap()
-        .get(&key)
-        .map(|p| p.clone_ref(py))
-    {
+    if let Some(cached) = crate::cache::hub_get(py, key) {
         return cached;
     }
-    HUB_IDENTITY
-        .write()
-        .unwrap()
-        .retain(|_, v| v.get_refcnt(py) > 1);
     let obj = Py::new(py, 中枢Py { inner }).unwrap();
-    HUB_IDENTITY.write().unwrap().insert(key, obj.clone_ref(py));
+    crate::cache::hub_insert(py, key, &obj);
     obj
 }
 
@@ -90,16 +77,21 @@ impl 背驰分析Py {
         方式: &str,
         py: Python<'_>,
     ) -> bool {
+        let 进入段_inner = Arc::clone(&进入段.borrow().inner);
+        let 离开段_inner = Arc::clone(&离开段.borrow().inner);
+        let 方式 = 方式.to_string();
         let rc_list: Vec<Arc<chanlun::kline::bar::K线>> = K线序列
             .iter()
             .map(|k| k.bind(py).borrow().inner.clone())
             .collect();
-        chanlun::algorithm::divergence::背驰分析::MACD背驰(
-            &进入段.borrow().inner,
-            &离开段.borrow().inner,
-            &rc_list,
-            方式,
-        )
+        py.detach(move || {
+            chanlun::algorithm::divergence::背驰分析::MACD背驰(
+                &进入段_inner,
+                &离开段_inner,
+                &rc_list,
+                &方式,
+            )
+        })
     }
 
     #[classmethod]
@@ -137,15 +129,19 @@ impl 背驰分析Py {
         普K序列: Vec<Py<K线Py>>,
         py: Python<'_>,
     ) -> bool {
+        let 进入段_inner = Arc::clone(&进入段.borrow().inner);
+        let 离开段_inner = Arc::clone(&离开段.borrow().inner);
         let rc_list: Vec<Arc<chanlun::kline::bar::K线>> = 普K序列
             .iter()
             .map(|k| k.bind(py).borrow().inner.clone())
             .collect();
-        chanlun::algorithm::divergence::背驰分析::全量背驰(
-            &进入段.borrow().inner,
-            &离开段.borrow().inner,
-            &rc_list,
-        )
+        py.detach(move || {
+            chanlun::algorithm::divergence::背驰分析::全量背驰(
+                &进入段_inner,
+                &离开段_inner,
+                &rc_list,
+            )
+        })
     }
 
     #[classmethod]
@@ -157,15 +153,19 @@ impl 背驰分析Py {
         普K序列: Vec<Py<K线Py>>,
         py: Python<'_>,
     ) -> bool {
+        let 进入段_inner = Arc::clone(&进入段.borrow().inner);
+        let 离开段_inner = Arc::clone(&离开段.borrow().inner);
         let rc_list: Vec<Arc<chanlun::kline::bar::K线>> = 普K序列
             .iter()
             .map(|k| k.bind(py).borrow().inner.clone())
             .collect();
-        chanlun::algorithm::divergence::背驰分析::任意背驰(
-            &进入段.borrow().inner,
-            &离开段.borrow().inner,
-            &rc_list,
-        )
+        py.detach(move || {
+            chanlun::algorithm::divergence::背驰分析::任意背驰(
+                &进入段_inner,
+                &离开段_inner,
+                &rc_list,
+            )
+        })
     }
 
     #[classmethod]
@@ -178,17 +178,21 @@ impl 背驰分析Py {
         配置: &Bound<'_, 缠论配置Py>,
         py: Python<'_>,
     ) -> PyResult<bool> {
+        let 进入段_inner = Arc::clone(&进入段.borrow().inner);
+        let 离开段_inner = Arc::clone(&离开段.borrow().inner);
         let rc_list: Vec<Arc<chanlun::kline::bar::K线>> = 普K序列
             .iter()
             .map(|k| k.bind(py).borrow().inner.clone())
             .collect();
         let config = 配置.borrow().to_rust_config(py)?;
-        Ok(chanlun::algorithm::divergence::背驰分析::配置背驰(
-            &进入段.borrow().inner,
-            &离开段.borrow().inner,
-            &rc_list,
-            &config,
-        ))
+        Ok(py.detach(move || {
+            chanlun::algorithm::divergence::背驰分析::配置背驰(
+                &进入段_inner,
+                &离开段_inner,
+                &rc_list,
+                &config,
+            )
+        }))
     }
 
     #[classmethod]
@@ -200,15 +204,19 @@ impl 背驰分析Py {
         普K序列: Vec<Py<K线Py>>,
         py: Python<'_>,
     ) -> bool {
+        let 进入段_inner = Arc::clone(&进入段.borrow().inner);
+        let 离开段_inner = Arc::clone(&离开段.borrow().inner);
         let rc_list: Vec<Arc<chanlun::kline::bar::K线>> = 普K序列
             .iter()
             .map(|k| k.bind(py).borrow().inner.clone())
             .collect();
-        chanlun::algorithm::divergence::背驰分析::任选背驰(
-            &进入段.borrow().inner,
-            &离开段.borrow().inner,
-            &rc_list,
-        )
+        py.detach(move || {
+            chanlun::algorithm::divergence::背驰分析::任选背驰(
+                &进入段_inner,
+                &离开段_inner,
+                &rc_list,
+            )
+        })
     }
 
     #[classmethod]
@@ -222,18 +230,169 @@ impl 背驰分析Py {
         模式: &str,
         py: Python<'_>,
     ) -> PyResult<bool> {
+        let 进入段_inner = Arc::clone(&进入段.borrow().inner);
+        let 离开段_inner = Arc::clone(&离开段.borrow().inner);
         let rc_list: Vec<Arc<chanlun::kline::bar::K线>> = 普K序列
             .iter()
             .map(|k| k.bind(py).borrow().inner.clone())
             .collect();
         let config = 配置.borrow().to_rust_config(py)?;
-        Ok(chanlun::algorithm::divergence::背驰分析::背驰模式(
-            &进入段.borrow().inner,
-            &离开段.borrow().inner,
-            &rc_list,
-            &config,
-            模式,
-        ))
+        let 模式 = 模式.to_string();
+        Ok(py.detach(move || {
+            chanlun::algorithm::divergence::背驰分析::背驰模式(
+                &进入段_inner,
+                &离开段_inner,
+                &rc_list,
+                &config,
+                &模式,
+            )
+        }))
+    }
+
+    // ---- 观察者直传（跳过 Python list→Vec 转换，直接借用观察者内部 &[Arc<K线>]） ----
+
+    #[classmethod]
+    #[pyo3(name = "MACD背驰_OBS", signature = (进入段, 离开段, 观察员, 方式 = "总"))]
+    fn MACD背驰_obs(
+        _cls: &Bound<'_, PyType>,
+        进入段: &Bound<'_, 虚线Py>,
+        离开段: &Bound<'_, 虚线Py>,
+        观察员: &Bound<'_, 观察者Py>,
+        方式: &str,
+        py: Python<'_>,
+    ) -> bool {
+        let 进入段_inner = Arc::clone(&进入段.borrow().inner);
+        let 离开段_inner = Arc::clone(&离开段.borrow().inner);
+        let 方式 = 方式.to_string();
+        let obs_arc = 观察员.borrow().inner.clone().expect("观察者未初始化");
+        py.detach(move || {
+            let guard = obs_arc.read();
+            chanlun::algorithm::divergence::背驰分析::MACD背驰(
+                &进入段_inner,
+                &离开段_inner,
+                &guard.普通K线序列,
+                &方式,
+            )
+        })
+    }
+
+    #[classmethod]
+    #[pyo3(name = "全量背驰_OBS", signature = (进入段, 离开段, 观察员))]
+    fn 全量背驰_obs(
+        _cls: &Bound<'_, PyType>,
+        进入段: &Bound<'_, 虚线Py>,
+        离开段: &Bound<'_, 虚线Py>,
+        观察员: &Bound<'_, 观察者Py>,
+        py: Python<'_>,
+    ) -> bool {
+        let 进入段_inner = Arc::clone(&进入段.borrow().inner);
+        let 离开段_inner = Arc::clone(&离开段.borrow().inner);
+        let obs_arc = 观察员.borrow().inner.clone().expect("观察者未初始化");
+        py.detach(move || {
+            let guard = obs_arc.read();
+            chanlun::algorithm::divergence::背驰分析::全量背驰(
+                &进入段_inner,
+                &离开段_inner,
+                &guard.普通K线序列,
+            )
+        })
+    }
+
+    #[classmethod]
+    #[pyo3(name = "任意背驰_OBS", signature = (进入段, 离开段, 观察员))]
+    fn 任意背驰_obs(
+        _cls: &Bound<'_, PyType>,
+        进入段: &Bound<'_, 虚线Py>,
+        离开段: &Bound<'_, 虚线Py>,
+        观察员: &Bound<'_, 观察者Py>,
+        py: Python<'_>,
+    ) -> bool {
+        let 进入段_inner = Arc::clone(&进入段.borrow().inner);
+        let 离开段_inner = Arc::clone(&离开段.borrow().inner);
+        let obs_arc = 观察员.borrow().inner.clone().expect("观察者未初始化");
+        py.detach(move || {
+            let guard = obs_arc.read();
+            chanlun::algorithm::divergence::背驰分析::任意背驰(
+                &进入段_inner,
+                &离开段_inner,
+                &guard.普通K线序列,
+            )
+        })
+    }
+
+    #[classmethod]
+    #[pyo3(name = "配置背驰_OBS", signature = (进入段, 离开段, 观察员, 配置))]
+    fn 配置背驰_obs(
+        _cls: &Bound<'_, PyType>,
+        进入段: &Bound<'_, 虚线Py>,
+        离开段: &Bound<'_, 虚线Py>,
+        观察员: &Bound<'_, 观察者Py>,
+        配置: &Bound<'_, 缠论配置Py>,
+        py: Python<'_>,
+    ) -> PyResult<bool> {
+        let 进入段_inner = Arc::clone(&进入段.borrow().inner);
+        let 离开段_inner = Arc::clone(&离开段.borrow().inner);
+        let config = 配置.borrow().to_rust_config(py)?;
+        let obs_arc = 观察员.borrow().inner.clone().expect("观察者未初始化");
+        Ok(py.detach(move || {
+            let guard = obs_arc.read();
+            chanlun::algorithm::divergence::背驰分析::配置背驰(
+                &进入段_inner,
+                &离开段_inner,
+                &guard.普通K线序列,
+                &config,
+            )
+        }))
+    }
+
+    #[classmethod]
+    #[pyo3(name = "任选背驰_OBS", signature = (进入段, 离开段, 观察员))]
+    fn 任选背驰_obs(
+        _cls: &Bound<'_, PyType>,
+        进入段: &Bound<'_, 虚线Py>,
+        离开段: &Bound<'_, 虚线Py>,
+        观察员: &Bound<'_, 观察者Py>,
+        py: Python<'_>,
+    ) -> bool {
+        let 进入段_inner = Arc::clone(&进入段.borrow().inner);
+        let 离开段_inner = Arc::clone(&离开段.borrow().inner);
+        let obs_arc = 观察员.borrow().inner.clone().expect("观察者未初始化");
+        py.detach(move || {
+            let guard = obs_arc.read();
+            chanlun::algorithm::divergence::背驰分析::任选背驰(
+                &进入段_inner,
+                &离开段_inner,
+                &guard.普通K线序列,
+            )
+        })
+    }
+
+    #[classmethod]
+    #[pyo3(name = "背驰模式_OBS", signature = (进入段, 离开段, 观察员, 配置, 模式))]
+    fn 背驰模式_obs(
+        _cls: &Bound<'_, PyType>,
+        进入段: &Bound<'_, 虚线Py>,
+        离开段: &Bound<'_, 虚线Py>,
+        观察员: &Bound<'_, 观察者Py>,
+        配置: &Bound<'_, 缠论配置Py>,
+        模式: &str,
+        py: Python<'_>,
+    ) -> PyResult<bool> {
+        let 进入段_inner = Arc::clone(&进入段.borrow().inner);
+        let 离开段_inner = Arc::clone(&离开段.borrow().inner);
+        let config = 配置.borrow().to_rust_config(py)?;
+        let 模式 = 模式.to_string();
+        let obs_arc = 观察员.borrow().inner.clone().expect("观察者未初始化");
+        Ok(py.detach(move || {
+            let guard = obs_arc.read();
+            chanlun::algorithm::divergence::背驰分析::背驰模式(
+                &进入段_inner,
+                &离开段_inner,
+                &guard.普通K线序列,
+                &config,
+                &模式,
+            )
+        }))
     }
 }
 
@@ -345,7 +504,7 @@ impl 笔Py {
             .map(|k| k.bind(py).borrow().inner.clone())
             .collect();
         let config = 配置.borrow().to_rust_config(py)?;
-        let depth = match 当前分型_rc {
+        let depth = py.detach(|| match 当前分型_rc {
             Some(fr) => chanlun::algorithm::bi::笔::分析(
                 fr,
                 &mut fr_seq,
@@ -356,17 +515,21 @@ impl 笔Py {
                 &config,
             ),
             None => 递归层次,
-        };
+        });
 
-        // 写回 Python 列表
+        // 写回 Python 列表 (bulk extend)
+        let fr_items: Vec<Py<PyAny>> = fr_seq
+            .iter()
+            .map(|f| fractal_to_py(py, Arc::clone(f)).into_any())
+            .collect();
         分型序列.call_method0("clear")?;
-        for f in fr_seq {
-            分型序列.call_method1("append", (fractal_to_py(py, f),))?;
-        }
+        分型序列.call_method1("extend", (PyList::new(py, &fr_items)?,))?;
+        let bi_items: Vec<Py<PyAny>> = bi_seq
+            .iter()
+            .map(|d| dashed_to_py(py, Arc::clone(d)).into_any())
+            .collect();
         笔序列.call_method0("clear")?;
-        for d in bi_seq {
-            笔序列.call_method1("append", (dashed_to_py(py, d),))?;
-        }
+        笔序列.call_method1("extend", (PyList::new(py, &bi_items)?,))?;
 
         Ok(depth)
     }
@@ -552,19 +715,23 @@ impl 线段Py {
         let rel_list: Vec<chanlun::types::相对方向> = 关系序列
             .map(|v| v.into_iter().map(|d| d.inner).collect())
             .unwrap_or(default_rel);
-        chanlun::algorithm::segment::线段::分析(
-            &bi_list,
-            &mut seg_seq,
-            &config,
-            层级,
-            &rel_list,
-        );
+        py.detach(|| {
+            chanlun::algorithm::segment::线段::分析(
+                &bi_list,
+                &mut seg_seq,
+                &config,
+                层级,
+                &rel_list,
+            );
+        });
 
-        // 写回 Python 列表
+        // 写回 Python 列表 (bulk extend)
+        let items: Vec<Py<PyAny>> = seg_seq
+            .iter()
+            .map(|d| dashed_to_py(py, Arc::clone(d)).into_any())
+            .collect();
         线段序列.call_method0("clear")?;
-        for d in seg_seq {
-            线段序列.call_method1("append", (dashed_to_py(py, d),))?;
-        }
+        线段序列.call_method1("extend", (PyList::new(py, &items)?,))?;
         Ok(())
     }
 
@@ -590,13 +757,17 @@ impl 线段Py {
         }
 
         let config = 配置.borrow().to_rust_config(py)?;
-        chanlun::algorithm::segment::线段::扩展分析(&dash_list, &mut seg_seq, &config);
+        py.detach(|| {
+            chanlun::algorithm::segment::线段::扩展分析(&dash_list, &mut seg_seq, &config);
+        });
 
-        // 写回 Python 列表
+        // 写回 Python 列表 (bulk extend)
+        let items: Vec<Py<PyAny>> = seg_seq
+            .iter()
+            .map(|d| dashed_to_py(py, Arc::clone(d)).into_any())
+            .collect();
         线段序列.call_method0("clear")?;
-        for d in seg_seq {
-            线段序列.call_method1("append", (dashed_to_py(py, d),))?;
-        }
+        线段序列.call_method1("extend", (PyList::new(py, &items)?,))?;
         Ok(())
     }
 
@@ -714,7 +885,7 @@ impl 中枢Py {
 
     #[getter]
     fn 标识(&self) -> String {
-        self.inner.标识.read().unwrap().clone()
+        self.inner.标识.read().clone()
     }
 
     #[getter]
@@ -725,7 +896,7 @@ impl 中枢Py {
     #[getter]
     fn 基础序列(&self, py: Python<'_>) -> PyResult<Py<PyAny>> {
         let list = pyo3::types::PyList::empty(py);
-        for d in self.inner.基础序列.read().unwrap().iter() {
+        for d in self.inner.基础序列.read().iter() {
             list.append(dashed_to_py(py, Arc::clone(d)))?;
         }
         Ok(list.into())
@@ -736,7 +907,6 @@ impl 中枢Py {
         self.inner
             .第三买卖线
             .read()
-            .unwrap()
             .as_ref()
             .map(|d| dashed_to_py(py, Arc::clone(d)))
     }
@@ -746,7 +916,6 @@ impl 中枢Py {
         self.inner
             .本级_第三买卖线
             .read()
-            .unwrap()
             .as_ref()
             .map(|d| dashed_to_py(py, Arc::clone(d)))
     }
@@ -845,13 +1014,17 @@ impl 中枢Py {
             hub_seq.push(Arc::clone(&h.inner));
         }
         let config = 配置.borrow().to_rust_config(配置.py())?;
-        self.inner.获取扩展中枢(&mut hub_seq, &config);
+        py.detach(|| {
+            self.inner.获取扩展中枢(&mut hub_seq, &config);
+        });
 
-        // 写回 Python 列表
+        // 写回 Python 列表 (bulk extend)
+        let items: Vec<Py<PyAny>> = hub_seq
+            .iter()
+            .map(|h| hub_to_py(py, Arc::clone(h)).into_any())
+            .collect();
         扩展中枢.call_method0("clear")?;
-        for h in hub_seq {
-            扩展中枢.call_method1("append", (hub_to_py(py, h),))?;
-        }
+        扩展中枢.call_method1("extend", (PyList::new(py, &items)?,))?;
         Ok(())
     }
 
@@ -958,13 +1131,17 @@ impl 中枢Py {
             hub_seq.push(Arc::clone(&h.inner));
         }
 
-        chanlun::algorithm::hub::中枢::分析(&rc_list, &mut hub_seq, 跳过首部, 标识, 层级);
+        py.detach(|| {
+            chanlun::algorithm::hub::中枢::分析(&rc_list, &mut hub_seq, 跳过首部, 标识, 层级);
+        });
 
-        // 写回 Python 列表
+        // 写回 Python 列表 (bulk extend)
+        let items: Vec<Py<PyAny>> = hub_seq
+            .iter()
+            .map(|h| hub_to_py(py, Arc::clone(h)).into_any())
+            .collect();
         中枢序列.call_method0("clear")?;
-        for h in hub_seq {
-            中枢序列.call_method1("append", (hub_to_py(py, h),))?;
-        }
+        中枢序列.call_method1("extend", (PyList::new(py, &items)?,))?;
         Ok(())
     }
 

chanlun-py/src/business_py.rs

@@ -22,15 +22,16 @@
  * SOFTWARE.
  */
 
+use parking_lot::RwLock;
 use pyo3::prelude::*;
 use pyo3::types::{PyDict, PyType};
-use std::sync::RwLock;
 
 use crate::algorithm_py::hub_to_py;
 use crate::kline_py::bar_to_py;
 use crate::structure_py::{dashed_to_py, fractal_to_py, 分型Py};
 use std::collections::HashMap;
 use std::sync::Arc;
+use std::sync::atomic::{AtomicU64, Ordering};
 
 use crate::config_py::缠论配置Py;
 use crate::kline_py::{K线Py, 缠论K线Py};
@@ -693,28 +694,27 @@ impl 买卖点Py {
 #[pyclass(name = "观察者", module = "chanlun._chanlun", subclass)]
 pub struct 观察者Py {
     pub(crate) inner: Option<Arc<RwLock<chanlun::business::observer::观察者>>>,
-    配置缓存: std::sync::Mutex<Option<Py<缠论配置Py>>>,
+    配置缓存: parking_lot::Mutex<Option<Py<缠论配置Py>>>,
+    最后配置版本: AtomicU64,
 }
 
 impl 观察者Py {
     pub(crate) fn obs(
         &self,
-    ) -> std::sync::RwLockReadGuard<'_, chanlun::business::observer::观察者> {
+    ) -> parking_lot::RwLockReadGuard<'_, chanlun::business::observer::观察者> {
         self.inner
             .as_ref()
             .expect("观察者 尚未初始化，请通过 __init__(符号, 周期, 配置) 构造")
             .read()
-            .unwrap_or_else(|e| e.into_inner())
     }
 
     pub(crate) fn obs_mut(
         &self,
-    ) -> std::sync::RwLockWriteGuard<'_, chanlun::business::observer::观察者> {
+    ) -> parking_lot::RwLockWriteGuard<'_, chanlun::business::observer::观察者> {
         self.inner
             .as_ref()
             .expect("观察者 尚未初始化，请通过 __init__(符号, 周期, 配置) 构造")
             .write()
-            .unwrap_or_else(|e| e.into_inner())
     }
 }
 
@@ -770,7 +770,8 @@ impl 观察者Py {
             inner: Some(chanlun::business::observer::观察者::new(
                 符号, 周期, config,
             )),
-            配置缓存: std::sync::Mutex::new(None),
+            配置缓存: parking_lot::Mutex::new(None),
+            最后配置版本: AtomicU64::new(0),
         })
     }
 
@@ -824,7 +825,7 @@ impl 观察者Py {
 
     #[getter]
     fn 配置(&self, py: Python<'_>) -> PyResult<Py<缠论配置Py>> {
-        let mut cache = self.配置缓存.lock().unwrap();
+        let mut cache = self.配置缓存.lock();
         if let Some(ref cached) = *cache {
             Ok(cached.clone_ref(py))
         } else {
@@ -838,11 +839,8 @@ impl 观察者Py {
     #[setter]
     fn set_配置(&self, value: &Bound<'_, 缠论配置Py>) -> PyResult<()> {
         let config = value.borrow().to_rust_config(value.py())?;
+        *self.配置缓存.lock() = Some(value.clone().unbind());
         self.obs_mut().配置 = config;
-        self.配置缓存
-            .lock()
-            .unwrap()
-            .replace(value.clone().unbind());
         Ok(())
     }
 
@@ -861,25 +859,53 @@ impl 观察者Py {
 
     /// 核心入口 — 投喂一根原始K线，增量更新所有层级（内部实现）
     #[pyo3(name = "_增加原始K线")]
-    fn 增加原始K线_impl(&mut self, 普K: &Bound<'_, K线Py>) -> PyResult<()> {
-        self.obs_mut().增加原始K线((*普K.borrow().inner).clone());
-        Ok(())
+    fn 增加原始K线_impl(slf: &Bound<'_, Self>, 普K: &Bound<'_, K线Py>) -> PyResult<()> {
+        let kline = (*普K.borrow().inner).clone();
+        let obs_arc = slf
+            .borrow()
+            .inner
+            .clone()
+            .expect("观察者 尚未初始化，请通过 __init__(符号, 周期, 配置) 构造");
+        let symbol = obs_arc.read().符号.clone();
+        let result = slf.py().detach(move || {
+            std::panic::catch_unwind(std::panic::AssertUnwindSafe(|| {
+                obs_arc.write().增加原始K线(kline);
+            }))
+        });
+        match result {
+            Ok(()) => Ok(()),
+            Err(e) => {
+                let msg = e
+                    .downcast_ref::<&str>()
+                    .map(|s| s.to_string())
+                    .or_else(|| e.downcast_ref::<String>().cloned())
+                    .unwrap_or_else(|| "未知算法错误".into());
+                Err(pyo3::exceptions::PyRuntimeError::new_err(format!(
+                    "[{symbol}] 算法异常: {msg}"
+                )))
+            }
+        }
     }
 
     /// 核心入口 — 投喂一根原始K线，增量更新所有层级（公开分发器，支持子类重写）
     fn 增加原始K线(slf: &Bound<'_, Self>, 普K: &Bound<'_, K线Py>) -> PyResult<()> {
-        // 同步缓存的 Python 配置到 Rust 观察者（支持 obs.配置 直接修改）
+        // 版本对比，仅在配置变更时同步（支持 obs.配置.field = value 直接修改）
         {
             let me = slf.borrow();
-            if let Some(ref cached) = *me.配置缓存.lock().unwrap() {
+            if let Some(ref cached) = *me.配置缓存.lock() {
                 let py = slf.py();
-                if let Ok(config) = cached.bind(py).borrow().to_rust_config(py) {
-                    me.obs_mut().配置 = config;
+                let cfg_ref = cached.bind(py).borrow();
+                let current_version = cfg_ref.版本.load(Ordering::Relaxed);
+                if current_version != me.最后配置版本.load(Ordering::Relaxed) {
+                    if let Ok(config) = cfg_ref.to_rust_config(py) {
+                        me.obs_mut().配置 = config;
+                    }
+                    me.最后配置版本.store(current_version, Ordering::Relaxed);
                 }
             }
         }
-        slf.call_method1("_增加原始K线", (普K,))?;
-        Ok(())
+        // 直接调用 Rust 实现，跳过 Python dispatch
+        Self::增加原始K线_impl(slf, 普K)
     }
 
     /// 投喂原始数据 — 便捷入口，直接从 OHLCV 创建 K线 并通过 Python 分发 增加原始K线，
@@ -931,9 +957,31 @@ impl 观察者Py {
 
     /// 静态重新分析（内部实现）
     #[pyo3(name = "_静态重新分析")]
-    fn 静态重新分析_impl(&mut self) -> PyResult<()> {
-        self.obs_mut().静态重新分析();
-        Ok(())
+    fn 静态重新分析_impl(slf: &Bound<'_, Self>) -> PyResult<()> {
+        let obs_arc = slf
+            .borrow()
+            .inner
+            .clone()
+            .expect("观察者 尚未初始化，请通过 __init__(符号, 周期, 配置) 构造");
+        let symbol = obs_arc.read().符号.clone();
+        let result = slf.py().detach(move || {
+            std::panic::catch_unwind(std::panic::AssertUnwindSafe(|| {
+                obs_arc.write().静态重新分析();
+            }))
+        });
+        match result {
+            Ok(()) => Ok(()),
+            Err(e) => {
+                let msg = e
+                    .downcast_ref::<&str>()
+                    .map(|s| s.to_string())
+                    .or_else(|| e.downcast_ref::<String>().cloned())
+                    .unwrap_or_else(|| "未知算法错误".into());
+                Err(pyo3::exceptions::PyRuntimeError::new_err(format!(
+                    "[{symbol}] 静态重新分析异常: {msg}"
+                )))
+            }
+        }
     }
 
     /// 静态重新分析（公开分发器，支持子类重写）
@@ -1293,9 +1341,8 @@ impl 观察者Py {
 ///   K线合成器(标识, 周期组) — 周期组为升序排列的整数列表（如 [60, 300, 900]）
 ///
 /// 方法:
-///   投喂K线(普K) -> list[(周期, K线)] — 喂入普通K线，返回合成后的大周期K线
-///   投喂(时间戳, 开盘价, 最高价, 最低价, 收盘价, 成交量) -> list[(周期, K线)]
-///      — 快捷入口，免去构造K线对象
+///   投喂K线(普K) — 喂入普通K线，完成事件通过回调分发
+///   投喂(时间戳, 开盘价, 最高价, 最低价, 收盘价, 成交量) — 快捷入口
 ///   获取当前K线(周期) -> K线|None — 获取指定周期的当前合成结果
 #[pyclass(name = "K线合成器", module = "chanlun._chanlun")]
 pub struct K线合成器Py {
@@ -1307,51 +1354,18 @@ impl K线合成器Py {
     #[new]
     fn new(标识: String, 周期组: Vec<i64>) -> Self {
         Self {
-            inner: chanlun::business::synthesizer::K线合成器::new(标识, 周期组),
+            inner: chanlun::business::synthesizer::K线合成器::new(标识, 周期组, None),
         }
     }
 
-    /// 统一入口 — 投喂最小周期K线，自动合成大周期并分发给各周期观察者
-    fn 投喂K线(
-        &mut self,
-        普K: &Bound<'_, K线Py>,
-        py: Python<'_>,
-    ) -> PyResult<Vec<(i64, Py<K线Py>)>> {
-        let results = self.inner.投喂K线((*普K.borrow().inner).clone());
-        Ok(results
-            .into_iter()
-            .map(|(周期, k)| (周期, bar_to_py(py, Arc::new(k))))
-            .collect())
+    /// 投喂K线 — 输入最小周期K线，合成为所有目标周期，完成事件通过回调分发
+    fn 投喂K线(&mut self, 普K: &Bound<'_, K线Py>) {
+        self.inner.投喂K线((*普K.borrow().inner).clone());
     }
 
     /// 投喂原始tick数据
-    fn 投喂(
-        &mut self,
-        时间戳: i64,
-        开: f64,
-        高: f64,
-        低: f64,
-        收: f64,
-        量: f64,
-        py: Python<'_>,
-    ) -> Vec<(i64, Py<K线Py>)> {
-        let min_cycle = self.inner.周期组.iter().copied().min().unwrap_or(1);
-        let k = chanlun::kline::bar::K线::创建普K(
-            &self.inner.标识,
-            时间戳,
-            开,
-            高,
-            低,
-            收,
-            量,
-            0,
-            min_cycle,
-        );
-        let results = self.inner.投喂K线(k);
-        results
-            .into_iter()
-            .map(|(周期, k2)| (周期, bar_to_py(py, Arc::new(k2))))
-            .collect()
+    fn 投喂(&mut self, 时间戳: i64, 开: f64, 高: f64, 低: f64, 收: f64, 量: f64) {
+        self.inner.投喂(时间戳, 开, 高, 低, 收, 量);
     }
 
     /// 获取指定周期当前正在合成的K线
@@ -1430,13 +1444,6 @@ impl 立体分析器Py {
         self.inner.投喂K线((*普K.borrow().inner).clone());
     }
 
-    fn 获取观察者(&self, 周期: i64) -> Option<观察者Py> {
-        self.inner.获取观察者(周期).map(|rc| 观察者Py {
-            inner: Some(rc),
-            配置缓存: std::sync::Mutex::new(None),
-        })
-    }
-
     /// 拆分各序列数据，单独存文件，文件名为对应变量名
     fn 测试_保存数据(&self, root: Option<&str>) {
         self.inner.测试_保存数据(root);
@@ -1446,6 +1453,21 @@ impl 立体分析器Py {
     fn 周期组(&self) -> Vec<i64> {
         self.inner.周期组.clone()
     }
+
+    /// _单体分析器 — 对应 Python 立体分析器._单体分析器: dict[周期, 观察者]
+    #[getter(_单体分析器)]
+    fn get_单体分析器(&self, py: Python<'_>) -> PyResult<Py<PyAny>> {
+        let dict = pyo3::types::PyDict::new(py);
+        for (周期, obs_rc) in &self.inner.单体分析器 {
+            let obs_py = 观察者Py {
+                inner: Some(obs_rc.clone()),
+                配置缓存: parking_lot::Mutex::new(None),
+                最后配置版本: AtomicU64::new(0),
+            };
+            dict.set_item(周期, obs_py)?;
+        }
+        Ok(dict.into())
+    }
 }
 
 pub fn register(m: &Bound<'_, PyModule>) -> PyResult<()> {

chanlun-py/src/cache.rs

@@ -0,0 +1,199 @@
+use dashmap::DashMap;
+use pyo3::prelude::*;
+use pyo3::types::PySet;
+/// 缓存模式：线程局部（默认，零锁）或全局（dashmap，跨线程共享）
+use std::cell::RefCell;
+use std::collections::HashMap;
+use std::sync::OnceLock;
+
+pub enum CacheMode {
+    ThreadLocal,
+    Global,
+}
+
+static CACHE_MODE: OnceLock<CacheMode> = OnceLock::new();
+
+pub fn get_mode() -> &'static CacheMode {
+    CACHE_MODE.get_or_init(|| match std::env::var("CHANLUN_CACHE_MODE").as_deref() {
+        Ok("global") => CacheMode::Global,
+        _ => CacheMode::ThreadLocal,
+    })
+}
+
+pub fn peek_mode() -> Option<&'static CacheMode> {
+    CACHE_MODE.get()
+}
+
+pub fn set_mode(mode: CacheMode) -> Result<(), String> {
+    CACHE_MODE
+        .set(mode)
+        .map_err(|_| "缓存模式已初始化，请在创建任何观察者之前调用 set_cache_mode".into())
+}
+
+// ========== BAR_IDENTITY ==========
+thread_local! {
+    static BAR_LOCAL: RefCell<HashMap<usize, Py<super::kline_py::K线Py>>> = RefCell::new(HashMap::new());
+}
+static BAR_GLOBAL: std::sync::LazyLock<DashMap<usize, Py<super::kline_py::K线Py>>> =
+    std::sync::LazyLock::new(DashMap::new);
+
+pub fn bar_get(py: Python<'_>, key: usize) -> Option<Py<super::kline_py::K线Py>> {
+    match get_mode() {
+        CacheMode::ThreadLocal => BAR_LOCAL.with(|m| m.borrow().get(&key).map(|p| p.clone_ref(py))),
+        CacheMode::Global => BAR_GLOBAL.get(&key).map(|p| p.clone_ref(py)),
+    }
+}
+pub fn bar_insert(py: Python<'_>, key: usize, obj: &Py<super::kline_py::K线Py>) {
+    match get_mode() {
+        CacheMode::ThreadLocal => BAR_LOCAL.with(|m| {
+            let mut m = m.borrow_mut();
+            m.retain(|_, v| v.get_refcnt(py) > 1);
+            m.insert(key, obj.clone_ref(py));
+        }),
+        CacheMode::Global => {
+            BAR_GLOBAL.retain(|_, v| v.get_refcnt(py) > 1);
+            BAR_GLOBAL.insert(key, obj.clone_ref(py));
+        }
+    }
+}
+
+// ========== KLINE_IDENTITY ==========
+thread_local! {
+    static KLINE_LOCAL: RefCell<HashMap<usize, Py<super::kline_py::缠论K线Py>>> = RefCell::new(HashMap::new());
+}
+static KLINE_GLOBAL: std::sync::LazyLock<DashMap<usize, Py<super::kline_py::缠论K线Py>>> =
+    std::sync::LazyLock::new(DashMap::new);
+
+pub fn kline_get(py: Python<'_>, key: usize) -> Option<Py<super::kline_py::缠论K线Py>> {
+    match get_mode() {
+        CacheMode::ThreadLocal => {
+            KLINE_LOCAL.with(|m| m.borrow().get(&key).map(|p| p.clone_ref(py)))
+        }
+        CacheMode::Global => KLINE_GLOBAL.get(&key).map(|p| p.clone_ref(py)),
+    }
+}
+pub fn kline_insert(py: Python<'_>, key: usize, obj: &Py<super::kline_py::缠论K线Py>) {
+    match get_mode() {
+        CacheMode::ThreadLocal => KLINE_LOCAL.with(|m| {
+            let mut m = m.borrow_mut();
+            m.retain(|_, v| v.get_refcnt(py) > 1);
+            m.insert(key, obj.clone_ref(py));
+        }),
+        CacheMode::Global => {
+            KLINE_GLOBAL.retain(|_, v| v.get_refcnt(py) > 1);
+            KLINE_GLOBAL.insert(key, obj.clone_ref(py));
+        }
+    }
+}
+
+// ========== FRACTAL_IDENTITY ==========
+use crate::structure_py::分型Py;
+thread_local! {
+    static FRACTAL_LOCAL: RefCell<HashMap<usize, Py<分型Py>>> = RefCell::new(HashMap::new());
+}
+static FRACTAL_GLOBAL: std::sync::LazyLock<DashMap<usize, Py<分型Py>>> =
+    std::sync::LazyLock::new(DashMap::new);
+
+pub fn fractal_get(py: Python<'_>, key: usize) -> Option<Py<分型Py>> {
+    match get_mode() {
+        CacheMode::ThreadLocal => {
+            FRACTAL_LOCAL.with(|m| m.borrow().get(&key).map(|p| p.clone_ref(py)))
+        }
+        CacheMode::Global => FRACTAL_GLOBAL.get(&key).map(|p| p.clone_ref(py)),
+    }
+}
+pub fn fractal_insert(py: Python<'_>, key: usize, obj: &Py<分型Py>) {
+    match get_mode() {
+        CacheMode::ThreadLocal => FRACTAL_LOCAL.with(|m| {
+            let mut m = m.borrow_mut();
+            m.retain(|_, v| v.get_refcnt(py) > 1);
+            m.insert(key, obj.clone_ref(py));
+        }),
+        CacheMode::Global => {
+            FRACTAL_GLOBAL.retain(|_, v| v.get_refcnt(py) > 1);
+            FRACTAL_GLOBAL.insert(key, obj.clone_ref(py));
+        }
+    }
+}
+
+// ========== DASHED_IDENTITY ==========
+use crate::structure_py::虚线Py;
+thread_local! {
+    static DASHED_LOCAL: RefCell<HashMap<usize, Py<虚线Py>>> = RefCell::new(HashMap::new());
+}
+static DASHED_GLOBAL: std::sync::LazyLock<DashMap<usize, Py<虚线Py>>> =
+    std::sync::LazyLock::new(DashMap::new);
+
+pub fn dashed_get(py: Python<'_>, key: usize) -> Option<Py<虚线Py>> {
+    match get_mode() {
+        CacheMode::ThreadLocal => {
+            DASHED_LOCAL.with(|m| m.borrow().get(&key).map(|p| p.clone_ref(py)))
+        }
+        CacheMode::Global => DASHED_GLOBAL.get(&key).map(|p| p.clone_ref(py)),
+    }
+}
+pub fn dashed_insert(py: Python<'_>, key: usize, obj: &Py<虚线Py>) {
+    match get_mode() {
+        CacheMode::ThreadLocal => DASHED_LOCAL.with(|m| {
+            let mut m = m.borrow_mut();
+            m.retain(|_, v| v.get_refcnt(py) > 1);
+            m.insert(key, obj.clone_ref(py));
+        }),
+        CacheMode::Global => {
+            DASHED_GLOBAL.retain(|_, v| v.get_refcnt(py) > 1);
+            DASHED_GLOBAL.insert(key, obj.clone_ref(py));
+        }
+    }
+}
+
+// ========== HUB_IDENTITY ==========
+use crate::algorithm_py::中枢Py;
+thread_local! {
+    static HUB_LOCAL: RefCell<HashMap<usize, Py<中枢Py>>> = RefCell::new(HashMap::new());
+}
+static HUB_GLOBAL: std::sync::LazyLock<DashMap<usize, Py<中枢Py>>> =
+    std::sync::LazyLock::new(DashMap::new);
+
+pub fn hub_get(py: Python<'_>, key: usize) -> Option<Py<中枢Py>> {
+    match get_mode() {
+        CacheMode::ThreadLocal => HUB_LOCAL.with(|m| m.borrow().get(&key).map(|p| p.clone_ref(py))),
+        CacheMode::Global => HUB_GLOBAL.get(&key).map(|p| p.clone_ref(py)),
+    }
+}
+pub fn hub_insert(py: Python<'_>, key: usize, obj: &Py<中枢Py>) {
+    match get_mode() {
+        CacheMode::ThreadLocal => HUB_LOCAL.with(|m| {
+            let mut m = m.borrow_mut();
+            m.retain(|_, v| v.get_refcnt(py) > 1);
+            m.insert(key, obj.clone_ref(py));
+        }),
+        CacheMode::Global => {
+            HUB_GLOBAL.retain(|_, v| v.get_refcnt(py) > 1);
+            HUB_GLOBAL.insert(key, obj.clone_ref(py));
+        }
+    }
+}
+
+// ========== BSP_CACHE ==========
+thread_local! {
+    static BSP_LOCAL: RefCell<HashMap<usize, Py<PySet>>> = RefCell::new(HashMap::new());
+}
+static BSP_GLOBAL: std::sync::LazyLock<DashMap<usize, Py<PySet>>> =
+    std::sync::LazyLock::new(DashMap::new);
+
+pub fn bsp_get(py: Python<'_>, key: usize) -> Option<Py<PySet>> {
+    match get_mode() {
+        CacheMode::ThreadLocal => BSP_LOCAL.with(|m| m.borrow().get(&key).map(|p| p.clone_ref(py))),
+        CacheMode::Global => BSP_GLOBAL.get(&key).map(|p| p.clone_ref(py)),
+    }
+}
+pub fn bsp_insert(py: Python<'_>, key: usize, obj: Py<PySet>) {
+    match get_mode() {
+        CacheMode::ThreadLocal => BSP_LOCAL.with(|m| {
+            m.borrow_mut().insert(key, obj);
+        }),
+        CacheMode::Global => {
+            BSP_GLOBAL.insert(key, obj);
+        }
+    }
+}

chanlun-py/src/config_py.rs

@@ -22,10 +22,11 @@
  * SOFTWARE.
  */
 
+use chanlun::warn;
 use pyo3::prelude::*;
 use pyo3::types::{PyDict, PyType};
 use std::collections::HashMap;
-use tracing::warn;
+use std::sync::atomic::{AtomicU64, Ordering};
 
 /// 缠论配置 — 控制所有分析阶段行为的参数集（共 60+ 字段，均有默认值）。
 ///
@@ -95,6 +96,8 @@ use tracing::warn;
 #[pyclass(name = "缠论配置", module = "chanlun._chanlun")]
 pub struct 缠论配置Py {
     fields: HashMap<String, Py<PyAny>>,
+    缓存: parking_lot::Mutex<Option<chanlun::config::缠论配置>>,
+    pub(crate) 版本: AtomicU64,
 }
 
 #[pymethods]
@@ -120,7 +123,11 @@ impl 缠论配置Py {
         // 全部通过 serde_json 往返验证类型，统一处理字符串数字/布尔强制转换
         let config = dict_to_rust_config(&fields)?;
         let fields = config_to_field_dict(&config)?;
-        Ok(Self { fields })
+        Ok(Self {
+            fields,
+            缓存: parking_lot::Mutex::new(Some(config)),
+            版本: AtomicU64::new(1),
+        })
     }
 
     fn __getattr__(&self, name: &str, py: Python<'_>) -> PyResult<Py<PyAny>> {
@@ -135,10 +142,13 @@ impl 缠论配置Py {
     fn __setattr__(&mut self, name: &str, value: &Bound<'_, PyAny>) -> PyResult<()> {
         if self.fields.contains_key(name) {
             self.fields.insert(name.to_string(), value.clone().unbind());
+            *self.缓存.lock() = None;
+            self.版本.fetch_add(1, Ordering::Relaxed);
             // 通过 serde 往返验证类型
             match dict_to_rust_config(&self.fields) {
                 Ok(config) => {
                     self.fields = config_to_field_dict(&config)?;
+                    *self.缓存.lock() = Some(config);
                     Ok(())
                 }
                 Err(e) => Err(pyo3::exceptions::PyValueError::new_err(format!(
@@ -169,8 +179,11 @@ impl 缠论配置Py {
     /// 将配置导出为 Python 字典。
     fn to_dict(&self, py: Python<'_>) -> PyResult<Py<PyDict>> {
         let dict = PyDict::new(py);
+        let valid = chanlun::config::缠论配置::model_fields();
         for (k, v) in &self.fields {
-            dict.set_item(k, v.clone_ref(py))?;
+            if valid.contains(&k.as_str()) {
+                dict.set_item(k, v.clone_ref(py))?;
+            }
         }
         Ok(dict.into())
     }
@@ -214,7 +227,11 @@ impl 缠论配置Py {
 
         let config = dict_to_rust_config(&fields)?;
         let fields = config_to_field_dict(&config)?;
-        Ok(Self { fields })
+        Ok(Self {
+            fields,
+            缓存: parking_lot::Mutex::new(Some(config)),
+            版本: AtomicU64::new(1),
+        })
     }
 
     #[classmethod]
@@ -228,7 +245,16 @@ impl 缠论配置Py {
     fn 不推送(_cls: &Bound<'_, PyType>) -> PyResult<Self> {
         let config = chanlun::config::缠论配置::default().不推送();
         let fields = config_to_field_dict(&config)?;
-        Ok(Self { fields })
+        Ok(Self {
+            fields,
+            缓存: parking_lot::Mutex::new(Some(config)),
+            版本: AtomicU64::new(1),
+        })
+    }
+
+    /// 判断指定标签是否应展示。None = 全部展示，空列表 = 全部隐藏。
+    fn 展示标签(&self, 标签: &str) -> bool {
+        self.缓存.lock().as_ref().map_or(true, |c| c.展示标签(标签))
     }
 
     #[classmethod]
@@ -252,26 +278,36 @@ impl 缠论配置Py {
         Ok(result.into())
     }
 
-    /// 比较当前配置与另一个配置的差异
-    #[allow(clippy::type_complexity)]
-    fn 对比(
-        &self,
-        py: Python<'_>,
-        other: &Bound<'_, 缠论配置Py>,
-    ) -> PyResult<HashMap<String, (Py<PyAny>, Py<PyAny>)>> {
+    /// 创建当前配置的拷贝并可选择更新字段（对应 Python model_copy(update={...}, deep=True)）
+    #[pyo3(signature = (update = None))]
+    fn model_copy(&self, py: Python<'_>, update: Option<&Bound<'_, PyDict>>) -> PyResult<Self> {
+        let current = self.to_dict(py)?;
+        if let Some(updates) = update {
+            for (key, value) in updates.iter() {
+                current.bind(py).set_item(key, value)?;
+            }
+        }
+        Self::from_dict(&py.get_type::<Self>(), current.bind(py))
+    }
+
+    /// 比较当前配置与另一个配置的差异（对应 Python 对比 → dict[字段名, 新值]）
+    fn 对比(&self, py: Python<'_>, other: &Bound<'_, 缠论配置Py>) -> PyResult<Py<PyAny>> {
         let other_ref = other.borrow();
-        let mut diff = HashMap::new();
-        for (key, val) in &self.fields {
-            if let Some(other_val) = other_ref.fields.get(key) {
-                let a = val.clone_ref(py);
+        let dict = PyDict::new(py);
+        let valid = chanlun::config::缠论配置::model_fields();
+        for key in valid {
+            if let (Some(self_val), Some(other_val)) =
+                (self.fields.get(*key), other_ref.fields.get(*key))
+            {
+                let a = self_val.clone_ref(py);
                 let b = other_val.clone_ref(py);
                 let eq = a.bind(py).eq(b.bind(py))?;
                 if !eq {
-                    diff.insert(key.clone(), (val.clone_ref(py), other_val.clone_ref(py)));
+                    dict.set_item(*key, b)?;
                 }
             }
         }
-        Ok(diff)
+        Ok(dict.into())
     }
 }
 
@@ -289,18 +325,31 @@ impl 缠论配置Py {
 
         let config = dict_to_rust_config(&fields)?;
         let fields = config_to_field_dict(&config)?;
-        Ok(Self { fields })
+        Ok(Self {
+            fields,
+            缓存: parking_lot::Mutex::new(Some(config)),
+            版本: AtomicU64::new(1),
+        })
     }
 
     pub(crate) fn to_rust_config(
         &self,
         _py: Python<'_>,
     ) -> PyResult<chanlun::config::缠论配置> {
-        dict_to_rust_config(&self.fields)
+        if let Some(ref cached) = *self.缓存.lock() {
+            return Ok(cached.clone());
+        }
+        let config = dict_to_rust_config(&self.fields)?;
+        *self.缓存.lock() = Some(config.clone());
+        Ok(config)
     }
 
     pub(crate) fn from_rust_config(config: &chanlun::config::缠论配置) -> PyResult<Self> {
-        config_to_field_dict(config).map(|fields| Self { fields })
+        config_to_field_dict(config).map(|fields| Self {
+            fields,
+            缓存: parking_lot::Mutex::new(Some(config.clone())),
+            版本: AtomicU64::new(1),
+        })
     }
 }
 
@@ -393,9 +442,9 @@ fn validate_field(
 ) -> Result<(), String> {
     use serde_json::Value;
 
-    // 输入为 null → 跳过（保留默认）
+    // 输入为 null → 保留（对应 Optional/Infinity 字段）
     if input.is_null() {
-        return Err("值为 null".into());
+        return Ok(());
     }
 
     // 字符串字段：检查有效值白名单

chanlun-py/src/equality_py.rs

@@ -22,30 +22,10 @@
  * SOFTWARE.
  */
 
-use std::num::NonZeroUsize;
-use std::sync::Mutex;
-
-use lru::LruCache;
+use crate::business_py::立体分析器Py;
+use crate::business_py::观察者Py;
 use pyo3::prelude::*;
 
-/// 缓存辅助宏：在调用点创建静态 LruCache，先查后存
-macro_rules! with_cache {
-    ($cache:ident, $size:literal, $key_expr:expr, $compute:expr) => {{
-        use std::sync::LazyLock;
-        static $cache: LazyLock<Mutex<LruCache<(usize, usize, i64), (bool, String)>>> =
-            LazyLock::new(|| Mutex::new(LruCache::new(NonZeroUsize::new($size).unwrap())));
-        let key = $key_expr;
-        if let Some(cached) = $cache.lock().unwrap().get(&key) {
-            return Ok(cached.clone());
-        }
-        let result: PyResult<(bool, String)> = $compute;
-        if let Ok(ref r) = result {
-            $cache.lock().unwrap().put(key, r.clone());
-        }
-        result
-    }};
-}
-
 /// 从 Python 值中提取时间戳（兼容 i64 和 datetime 两种类型）
 fn 提取时间戳(val: &Bound<'_, PyAny>) -> PyResult<i64> {
     if let Ok(ts) = val.extract::<i64>() {
@@ -126,71 +106,60 @@ fn K线相等(
     B: &Bound<'_, PyAny>,
     浮点容差: f64,
 ) -> PyResult<(bool, String)> {
-    with_cache!(
-        C_KLINE,
-        128,
-        (
-            A.as_ptr() as usize,
-            B.as_ptr() as usize,
-            浮点容差.to_bits() as i64
-        ),
-        {
-            // 快速路径
-            if let (Ok(a), Ok(b)) = (
-                A.cast::<crate::kline_py::K线Py>(),
-                B.cast::<crate::kline_py::K线Py>(),
-            ) {
-                return Ok(a.borrow().inner.相等(&b.borrow().inner, 浮点容差));
-            }
-            // 回退路径
-            let 标签 = "K线校验";
-            let 比对字段 = [
-                "标识",
-                "序号",
-                "周期",
-                "时间戳",
-                "高",
-                "低",
-                "开盘价",
-                "收盘价",
-                "成交量",
-            ];
-            for &字段 in &比对字段 {
-                let (a有, b有) = (A.hasattr(字段)?, B.hasattr(字段)?);
-                if a有 && !b有 {
-                    return Ok((false, format!("{标签}: [{字段}] A存在属性 B缺失属性")));
-                }
-                if !a有 && b有 {
-                    return Ok((false, format!("{标签}: [{字段}] B存在属性 A缺失属性")));
-                }
-                if !a有 && !b有 {
-                    continue;
-                }
-                let valA = A.getattr(字段)?;
-                let valB = B.getattr(字段)?;
-                if let Some(r) = 尝试浮点比较(&valA, &valB, 浮点容差) {
-                    let (ok, m) = r?;
-                    if !ok {
-                        return Ok((false, format!("{标签}: [{字段}]{}", m)));
-                    }
-                } else if 字段 == "时间戳" {
-                    let a = 提取时间戳(&valA).unwrap_or(0);
-                    let b = 提取时间戳(&valB).unwrap_or(0);
-                    if a != b {
-                        return Ok((false, format!("{标签}: [{字段}] 数值不等 A={a},B={b}")));
-                    }
-                } else {
-                    let eq: bool = valA.eq(&valB)?;
-                    if !eq {
-                        let ra = valA.repr()?.extract::<String>().unwrap_or_default();
-                        let rb = valB.repr()?.extract::<String>().unwrap_or_default();
-                        return Ok((false, format!("{标签}: [{字段}] 数值不等 A={ra},B={rb}")));
-                    }
-                }
-            }
-            Ok((true, format!("{标签}: 全部字段一致")))
+    // 快速路径
+    if let (Ok(a), Ok(b)) = (
+        A.cast::<crate::kline_py::K线Py>(),
+        B.cast::<crate::kline_py::K线Py>(),
+    ) {
+        return Ok(a.borrow().inner.相等(&b.borrow().inner, 浮点容差));
+    }
+    // 回退路径
+    let 标签 = "K线校验";
+    let 比对字段 = [
+        "标识",
+        "序号",
+        "周期",
+        "时间戳",
+        "高",
+        "低",
+        "开盘价",
+        "收盘价",
+        "成交量",
+    ];
+    for &字段 in &比对字段 {
+        let (a有, b有) = (A.hasattr(字段)?, B.hasattr(字段)?);
+        if a有 && !b有 {
+            return Ok((false, format!("{标签}: [{字段}] A存在属性 B缺失属性")));
         }
-    )
+        if !a有 && b有 {
+            return Ok((false, format!("{标签}: [{字段}] B存在属性 A缺失属性")));
+        }
+        if !a有 && !b有 {
+            continue;
+        }
+        let valA = A.getattr(字段)?;
+        let valB = B.getattr(字段)?;
+        if let Some(r) = 尝试浮点比较(&valA, &valB, 浮点容差) {
+            let (ok, m) = r?;
+            if !ok {
+                return Ok((false, format!("{标签}: [{字段}]{}", m)));
+            }
+        } else if 字段 == "时间戳" {
+            let a = 提取时间戳(&valA).unwrap_or(0);
+            let b = 提取时间戳(&valB).unwrap_or(0);
+            if a != b {
+                return Ok((false, format!("{标签}: [{字段}] 数值不等 A={a},B={b}")));
+            }
+        } else {
+            let eq: bool = valA.eq(&valB)?;
+            if !eq {
+                let ra = valA.repr()?.extract::<String>().unwrap_or_default();
+                let rb = valB.repr()?.extract::<String>().unwrap_or_default();
+                return Ok((false, format!("{标签}: [{字段}] 数值不等 A={ra},B={rb}")));
+            }
+        }
+    }
+    Ok((true, format!("{标签}: 全部字段一致")))
 }
 
 // ========== 缠论K线相等 ==========
@@ -202,102 +171,91 @@ fn 缠论K线相等(
     B: &Bound<'_, PyAny>,
     浮点容差: f64,
 ) -> PyResult<(bool, String)> {
-    with_cache!(
-        C_CHAN_K,
-        4096,
-        (
-            A.as_ptr() as usize,
-            B.as_ptr() as usize,
-            浮点容差.to_bits() as i64
-        ),
-        {
-            if let (Ok(a), Ok(b)) = (
-                A.cast::<crate::kline_py::缠论K线Py>(),
-                B.cast::<crate::kline_py::缠论K线Py>(),
-            ) {
-                return Ok(a.borrow().inner.相等(&b.borrow().inner, 浮点容差));
+    if let (Ok(a), Ok(b)) = (
+        A.cast::<crate::kline_py::缠论K线Py>(),
+        B.cast::<crate::kline_py::缠论K线Py>(),
+    ) {
+        return Ok(a.borrow().inner.相等(&b.borrow().inner, 浮点容差));
+    }
+    let 标签 = "缠论K线校验";
+    let 比对字段 = [
+        "序号",
+        "时间戳",
+        "高",
+        "低",
+        "方向",
+        "分型",
+        "周期",
+        "标识",
+        "分型特征值",
+        "原始起始序号",
+        "原始结束序号",
+        "标的K线",
+        "买卖点信息",
+    ];
+    for &字段 in &比对字段 {
+        let (a有, b有) = (A.hasattr(字段)?, B.hasattr(字段)?);
+        if a有 && !b有 {
+            return Ok((false, format!("{标签}: [{字段}] A存在 B缺失属性")));
+        }
+        if !a有 && b有 {
+            return Ok((false, format!("{标签}: [{字段}] B存在 A缺失属性")));
+        }
+        if !a有 && !b有 {
+            continue;
+        }
+        let valA = A.getattr(字段)?;
+        let valB = B.getattr(字段)?;
+
+        if let Some(r) = 尝试浮点比较(&valA, &valB, 浮点容差) {
+            let (ok, m) = r?;
+            if !ok {
+                return Ok((false, format!("{标签}: [{字段}]{m}")));
             }
-            let 标签 = "缠论K线校验";
-            let 比对字段 = [
-                "序号",
-                "时间戳",
-                "高",
-                "低",
-                "方向",
-                "分型",
-                "周期",
-                "标识",
-                "分型特征值",
-                "原始起始序号",
-                "原始结束序号",
-                "标的K线",
-                "买卖点信息",
-            ];
-            for &字段 in &比对字段 {
-                let (a有, b有) = (A.hasattr(字段)?, B.hasattr(字段)?);
-                if a有 && !b有 {
-                    return Ok((false, format!("{标签}: [{字段}] A存在 B缺失属性")));
-                }
-                if !a有 && b有 {
-                    return Ok((false, format!("{标签}: [{字段}] B存在 A缺失属性")));
-                }
-                if !a有 && !b有 {
+        } else if 字段 == "标的K线" {
+            if let Some(r) = 检查空值一致(&valA, &valB, 字段, 标签) {
+                if !r.0 {
+                    return Ok((false, r.1));
+                } else {
                     continue;
                 }
-                let valA = A.getattr(字段)?;
-                let valB = B.getattr(字段)?;
-
-                if let Some(r) = 尝试浮点比较(&valA, &valB, 浮点容差) {
-                    let (ok, m) = r?;
-                    if !ok {
-                        return Ok((false, format!("{标签}: [{字段}]{m}")));
-                    }
-                } else if 字段 == "标的K线" {
-                    if let Some(r) = 检查空值一致(&valA, &valB, 字段, 标签) {
-                        if !r.0 {
-                            return Ok((false, r.1));
-                        } else {
-                            continue;
-                        }
-                    }
-                    let (eq, msg) = K线相等(&valA, &valB, 浮点容差)?;
-                    if !eq {
-                        return Ok((false, format!("{标签}: 标的K线子项异常 >> {msg}")));
-                    }
-                } else if 字段 == "时间戳" {
-                    let a = 提取时间戳(&valA).unwrap_or(0);
-                    let b = 提取时间戳(&valB).unwrap_or(0);
-                    if a != b {
-                        return Ok((false, format!("{标签}: [{字段}] 数值不等 A={a},B={b}")));
-                    }
-                } else if 字段 == "方向" || 字段 == "分型" {
-                    let sa = valA.str()?.extract::<String>().unwrap_or_default();
-                    let sb = valB.str()?.extract::<String>().unwrap_or_default();
-                    if sa != sb {
-                        return Ok((false, format!("{标签}: [{字段}] 数值不等 A={sa},B={sb}")));
-                    }
-                } else if 字段 == "买卖点信息" {
-                    let py = A.py();
-                    let set_a = py.import("builtins")?.getattr("set")?.call1((&valA,))?;
-                    let set_b = py.import("builtins")?.getattr("set")?.call1((&valB,))?;
-                    let eq: bool = set_a.eq(set_b)?;
-                    if !eq {
-                        let ra = valA.repr()?.extract::<String>().unwrap_or_default();
-                        let rb = valB.repr()?.extract::<String>().unwrap_or_default();
-                        return Ok((false, format!("{标签}: [{字段}] 数值不等 A={ra},B={rb}")));
-                    }
-                } else {
-                    let eq: bool = valA.eq(&valB)?;
-                    if !eq {
-                        let ra = valA.repr()?.extract::<String>().unwrap_or_default();
-                        let rb = valB.repr()?.extract::<String>().unwrap_or_default();
-                        return Ok((false, format!("{标签}: [{字段}] 数值不等 A={ra},B={rb}")));
-                    }
-                }
             }
-            Ok((true, format!("{标签}: 全部字段嵌套校验一致")))
+            let (eq, msg) = K线相等(&valA, &valB, 浮点容差)?;
+            if !eq {
+                return Ok((false, format!("{标签}: 标的K线子项异常 >> {msg}")));
+            }
+        } else if 字段 == "时间戳" {
+            let a = 提取时间戳(&valA).unwrap_or(0);
+            let b = 提取时间戳(&valB).unwrap_or(0);
+            if a != b {
+                return Ok((false, format!("{标签}: [{字段}] 数值不等 A={a},B={b}")));
+            }
+        } else if 字段 == "方向" || 字段 == "分型" {
+            let sa = valA.str()?.extract::<String>().unwrap_or_default();
+            let sb = valB.str()?.extract::<String>().unwrap_or_default();
+            if sa != sb {
+                return Ok((false, format!("{标签}: [{字段}] 数值不等 A={sa},B={sb}")));
+            }
+        } else if 字段 == "买卖点信息" {
+            let py = A.py();
+            let set_a = py.import("builtins")?.getattr("set")?.call1((&valA,))?;
+            let set_b = py.import("builtins")?.getattr("set")?.call1((&valB,))?;
+            let eq: bool = set_a.eq(set_b)?;
+            if !eq {
+                let ra = valA.repr()?.extract::<String>().unwrap_or_default();
+                let rb = valB.repr()?.extract::<String>().unwrap_or_default();
+                return Ok((false, format!("{标签}: [{字段}] 数值不等 A={ra},B={rb}")));
+            }
+        } else {
+            let eq: bool = valA.eq(&valB)?;
+            if !eq {
+                let ra = valA.repr()?.extract::<String>().unwrap_or_default();
+                let rb = valB.repr()?.extract::<String>().unwrap_or_default();
+                return Ok((false, format!("{标签}: [{字段}] 数值不等 A={ra},B={rb}")));
+            }
         }
-    )
+    }
+    Ok((true, format!("{标签}: 全部字段嵌套校验一致")))
 }
 
 // ========== 分型相等 ==========
@@ -309,88 +267,77 @@ fn 分型相等(
     B: &Bound<'_, PyAny>,
     浮点容差: f64,
 ) -> PyResult<(bool, String)> {
-    with_cache!(
-        C_FRACTAL,
-        4096,
-        (
-            A.as_ptr() as usize,
-            B.as_ptr() as usize,
-            浮点容差.to_bits() as i64
-        ),
-        {
-            if let (Ok(a), Ok(b)) = (
-                A.cast::<crate::structure_py::分型Py>(),
-                B.cast::<crate::structure_py::分型Py>(),
-            ) {
-                return Ok(a.borrow().inner.相等(&b.borrow().inner, 浮点容差));
+    if let (Ok(a), Ok(b)) = (
+        A.cast::<crate::structure_py::分型Py>(),
+        B.cast::<crate::structure_py::分型Py>(),
+    ) {
+        return Ok(a.borrow().inner.相等(&b.borrow().inner, 浮点容差));
+    }
+    let 标签 = "分型校验";
+    // Python 分型内部用 _结构/_时间戳/_分型特征值 作为 slot 名，Rust 用 结构/时间戳/分型特征值 作为 getter
+    for &字段 in &["左", "中", "右"] {
+        let valA = A.getattr(字段)?;
+        let valB = B.getattr(字段)?;
+        if let Some(r) = 检查空值一致(&valA, &valB, 字段, 标签) {
+            if !r.0 {
+                return Ok((false, r.1));
+            } else {
+                continue;
             }
-            let 标签 = "分型校验";
-            // Python 分型内部用 _结构/_时间戳/_分型特征值 作为 slot 名，Rust 用 结构/时间戳/分型特征值 作为 getter
-            for &字段 in &["左", "中", "右"] {
-                let valA = A.getattr(字段)?;
-                let valB = B.getattr(字段)?;
-                if let Some(r) = 检查空值一致(&valA, &valB, 字段, 标签) {
-                    if !r.0 {
-                        return Ok((false, r.1));
-                    } else {
-                        continue;
-                    }
-                }
-                let (eq, msg) = 缠论K线相等(&valA, &valB, 浮点容差)?;
-                if !eq {
-                    return Ok((false, format!("{标签}: [{字段}]缠论K线子项异常 >> {msg}")));
-                }
-            }
-            for &(字段, 字段别名) in &[
-                ("_结构", "结构"),
-                ("_时间戳", "时间戳"),
-                ("_分型特征值", "分型特征值"),
-            ] {
-                // 先尝试 Python 侧的下划线名，再尝试 Rust 侧的无下划线名
-                let valA = 获取属性任意(A, &[字段, 字段别名])?;
-                let valB = 获取属性任意(B, &[字段, 字段别名])?;
-                let (a有, b有) = (valA.is_some(), valB.is_some());
-                if a有 && !b有 {
-                    return Ok((false, format!("{标签}: [{字段}] A存在属性 B缺失属性")));
-                }
-                if !a有 && b有 {
-                    return Ok((false, format!("{标签}: [{字段}] B存在属性 A缺失属性")));
-                }
-                if !a有 && !b有 {
-                    continue;
-                }
-                let valA = valA.unwrap();
-                let valB = valB.unwrap();
-
-                if let Some(r) = 尝试浮点比较(&valA, &valB, 浮点容差) {
-                    let (ok, m) = r?;
-                    if !ok {
-                        return Ok((false, format!("{标签}: [{字段}]{m}")));
-                    }
-                } else if 字段 == "_时间戳" {
-                    let a = 提取时间戳(&valA).unwrap_or(0);
-                    let b = 提取时间戳(&valB).unwrap_or(0);
-                    if a != b {
-                        return Ok((false, format!("{标签}: [{字段}] 数值不等 A={a},B={b}")));
-                    }
-                } else if 字段 == "_结构" {
-                    let sa = valA.str()?.extract::<String>().unwrap_or_default();
-                    let sb = valB.str()?.extract::<String>().unwrap_or_default();
-                    if sa != sb {
-                        return Ok((false, format!("{标签}: [{字段}] 数值不等 A={sa},B={sb}")));
-                    }
-                } else {
-                    let eq: bool = valA.eq(&valB)?;
-                    if !eq {
-                        let ra = valA.repr()?.extract::<String>().unwrap_or_default();
-                        let rb = valB.repr()?.extract::<String>().unwrap_or_default();
-                        return Ok((false, format!("{标签}: [{字段}] 数值不等 A={ra},B={rb}")));
-                    }
-                }
-            }
-            Ok((true, format!("{标签}: 自有字段+三根缠论K线全部校验一致")))
         }
-    )
+        let (eq, msg) = 缠论K线相等(&valA, &valB, 浮点容差)?;
+        if !eq {
+            return Ok((false, format!("{标签}: [{字段}]缠论K线子项异常 >> {msg}")));
+        }
+    }
+    for &(字段, 字段别名) in &[
+        ("_结构", "结构"),
+        ("_时间戳", "时间戳"),
+        ("_分型特征值", "分型特征值"),
+    ] {
+        // 先尝试 Python 侧的下划线名，再尝试 Rust 侧的无下划线名
+        let valA = 获取属性任意(A, &[字段, 字段别名])?;
+        let valB = 获取属性任意(B, &[字段, 字段别名])?;
+        let (a有, b有) = (valA.is_some(), valB.is_some());
+        if a有 && !b有 {
+            return Ok((false, format!("{标签}: [{字段}] A存在属性 B缺失属性")));
+        }
+        if !a有 && b有 {
+            return Ok((false, format!("{标签}: [{字段}] B存在属性 A缺失属性")));
+        }
+        if !a有 && !b有 {
+            continue;
+        }
+        let valA = valA.unwrap();
+        let valB = valB.unwrap();
+
+        if let Some(r) = 尝试浮点比较(&valA, &valB, 浮点容差) {
+            let (ok, m) = r?;
+            if !ok {
+                return Ok((false, format!("{标签}: [{字段}]{m}")));
+            }
+        } else if 字段 == "_时间戳" {
+            let a = 提取时间戳(&valA).unwrap_or(0);
+            let b = 提取时间戳(&valB).unwrap_or(0);
+            if a != b {
+                return Ok((false, format!("{标签}: [{字段}] 数值不等 A={a},B={b}")));
+            }
+        } else if 字段 == "_结构" {
+            let sa = valA.str()?.extract::<String>().unwrap_or_default();
+            let sb = valB.str()?.extract::<String>().unwrap_or_default();
+            if sa != sb {
+                return Ok((false, format!("{标签}: [{字段}] 数值不等 A={sa},B={sb}")));
+            }
+        } else {
+            let eq: bool = valA.eq(&valB)?;
+            if !eq {
+                let ra = valA.repr()?.extract::<String>().unwrap_or_default();
+                let rb = valB.repr()?.extract::<String>().unwrap_or_default();
+                return Ok((false, format!("{标签}: [{字段}] 数值不等 A={ra},B={rb}")));
+            }
+        }
+    }
+    Ok((true, format!("{标签}: 自有字段+三根缠论K线全部校验一致")))
 }
 
 // ========== 缺口相等 ==========
@@ -402,54 +349,42 @@ fn 缺口相等(
     B: &Bound<'_, PyAny>,
     浮点容差: f64,
 ) -> PyResult<(bool, String)> {
-    with_cache!(
-        C_GAP,
-        4096,
-        (
-            A.as_ptr() as usize,
-            B.as_ptr() as usize,
-            浮点容差.to_bits() as i64
-        ),
-        {
-            if let (Ok(a), Ok(b)) = (
-                A.cast::<crate::types_py::缺口Py>(),
-                B.cast::<crate::types_py::缺口Py>(),
-            ) {
-                return Ok(a.borrow().inner.相等(&b.borrow().inner, 浮点容差));
-            }
-            let 标签 = "缺口校验";
-            for &字段 in &["高", "低"] {
-                let (a有, b有) = (A.hasattr(字段)?, B.hasattr(字段)?);
-                if a有 && !b有 {
-                    return Ok((false, format!("{标签}: [{字段}] A存在 B缺失属性")));
-                }
-                if !a有 && b有 {
-                    return Ok((false, format!("{标签}: [{字段}] B存在 A缺失属性")));
-                }
-                if !a有 && !b有 {
-                    continue;
-                }
-                let valA = A.getattr(字段)?;
-                let valB = B.getattr(字段)?;
-                if let Some(r) = 尝试浮点比较(&valA, &valB, 浮点容差) {
-                    let (ok, m) = r?;
-                    if !ok {
-                        return Ok((false, format!("{标签}: [{字段}]{m}")));
-                    }
-                } else {
-                    let eq: bool = valA.eq(&valB)?;
-                    if !eq {
-                        let ra = valA.repr()?.extract::<String>().unwrap_or_default();
-                        let rb = valB.repr()?.extract::<String>().unwrap_or_default();
-                        return Ok((false, format!("{标签}: [{字段}] 数值不等 A={ra},B={rb}")));
-                    }
-                }
-            }
-            Ok((true, format!("{标签}: 上下沿价格校验完全一致")))
+    if let (Ok(a), Ok(b)) = (
+        A.cast::<crate::types_py::缺口Py>(),
+        B.cast::<crate::types_py::缺口Py>(),
+    ) {
+        return Ok(a.borrow().inner.相等(&b.borrow().inner, 浮点容差));
+    }
+    let 标签 = "缺口校验";
+    for &字段 in &["高", "低"] {
+        let (a有, b有) = (A.hasattr(字段)?, B.hasattr(字段)?);
+        if a有 && !b有 {
+            return Ok((false, format!("{标签}: [{字段}] A存在 B缺失属性")));
         }
-    )
+        if !a有 && b有 {
+            return Ok((false, format!("{标签}: [{字段}] B存在 A缺失属性")));
+        }
+        if !a有 && !b有 {
+            continue;
+        }
+        let valA = A.getattr(字段)?;
+        let valB = B.getattr(字段)?;
+        if let Some(r) = 尝试浮点比较(&valA, &valB, 浮点容差) {
+            let (ok, m) = r?;
+            if !ok {
+                return Ok((false, format!("{标签}: [{字段}]{m}")));
+            }
+        } else {
+            let eq: bool = valA.eq(&valB)?;
+            if !eq {
+                let ra = valA.repr()?.extract::<String>().unwrap_or_default();
+                let rb = valB.repr()?.extract::<String>().unwrap_or_default();
+                return Ok((false, format!("{标签}: [{字段}] 数值不等 A={ra},B={rb}")));
+            }
+        }
+    }
+    Ok((true, format!("{标签}: 上下沿价格校验完全一致")))
 }
-
 // ========== 线段特征相等 ==========
 
 #[pyfunction]
@@ -459,74 +394,60 @@ fn 线段特征相等(
     B: &Bound<'_, PyAny>,
     浮点容差: f64,
 ) -> PyResult<(bool, String)> {
-    with_cache!(
-        C_SEG_FEAT,
-        4096,
-        (
-            A.as_ptr() as usize,
-            B.as_ptr() as usize,
-            浮点容差.to_bits() as i64
-        ),
-        {
-            if let (Ok(a), Ok(b)) = (
-                A.cast::<crate::structure_py::线段特征Py>(),
-                B.cast::<crate::structure_py::线段特征Py>(),
-            ) {
-                return Ok(a.borrow().inner.相等(&b.borrow().inner, 浮点容差));
-            }
-            let 标签 = "线段特征校验";
-            for &字段 in &["序号", "标识", "线段方向", "基础序列"] {
-                let (a有, b有) = (A.hasattr(字段)?, B.hasattr(字段)?);
-                if a有 && !b有 {
-                    return Ok((false, format!("{标签}: [{字段}] A存在 B缺失属性")));
-                }
-                if !a有 && b有 {
-                    return Ok((false, format!("{标签}: [{字段}] B存在 A缺失属性")));
-                }
-                if !a有 && !b有 {
-                    continue;
-                }
-                let valA = A.getattr(字段)?;
-                let valB = B.getattr(字段)?;
-
-                if 字段 == "基础序列" {
-                    let len_a: usize = valA.len()?;
-                    let len_b: usize = valB.len()?;
-                    if len_a != len_b {
-                        return Ok((
-                            false,
-                            format!("{标签}: [基础序列] 列表长度不一致 A={len_a},B={len_b}"),
-                        ));
-                    }
-                    for idx in 0..len_a {
-                        let itemA = valA.get_item(idx)?;
-                        let itemB = valB.get_item(idx)?;
-                        let (eq, msg) = 虚线相等(&itemA, &itemB, 浮点容差)?;
-                        if !eq {
-                            return Ok((
-                                false,
-                                format!("{标签}: 基础序列[{idx}]子虚线异常 >> {msg}"),
-                            ));
-                        }
-                    }
-                } else if 字段 == "线段方向" {
-                    let sa = valA.str()?.extract::<String>().unwrap_or_default();
-                    let sb = valB.str()?.extract::<String>().unwrap_or_default();
-                    if sa != sb {
-                        return Ok((false, format!("{标签}: [{字段}] 数值不等 A={sa},B={sb}")));
-                    }
-                } else {
-                    let eq: bool = valA.eq(&valB)?;
-                    if !eq {
-                        let ra = valA.repr()?.extract::<String>().unwrap_or_default();
-                        let rb = valB.repr()?.extract::<String>().unwrap_or_default();
-                        return Ok((false, format!("{标签}: [{字段}] 数值不等 A={ra},B={rb}")));
-                    }
-                }
-            }
-            Ok((true, format!("{标签}: 字段与内部虚线序列全部一致")))
+    if let (Ok(a), Ok(b)) = (
+        A.cast::<crate::structure_py::线段特征Py>(),
+        B.cast::<crate::structure_py::线段特征Py>(),
+    ) {
+        return Ok(a.borrow().inner.相等(&b.borrow().inner, 浮点容差));
+    }
+    let 标签 = "线段特征校验";
+    for &字段 in &["序号", "标识", "线段方向", "基础序列"] {
+        let (a有, b有) = (A.hasattr(字段)?, B.hasattr(字段)?);
+        if a有 && !b有 {
+            return Ok((false, format!("{标签}: [{字段}] A存在 B缺失属性")));
         }
-    )
+        if !a有 && b有 {
+            return Ok((false, format!("{标签}: [{字段}] B存在 A缺失属性")));
+        }
+        if !a有 && !b有 {
+            continue;
+        }
+        let valA = A.getattr(字段)?;
+        let valB = B.getattr(字段)?;
+
+        if 字段 == "基础序列" {
+            let len_a: usize = valA.len()?;
+            let len_b: usize = valB.len()?;
+            if len_a != len_b {
+                return Ok((
+                    false,
+                    format!("{标签}: [基础序列] 列表长度不一致 A={len_a},B={len_b}"),
+                ));
+            }
+            for idx in 0..len_a {
+                let itemA = valA.get_item(idx)?;
+                let itemB = valB.get_item(idx)?;
+                let (eq, msg) = 虚线相等(&itemA, &itemB, 浮点容差)?;
+                if !eq {
+                    return Ok((false, format!("{标签}: 基础序列[{idx}]子虚线异常 >> {msg}")));
+                }
+            }
+        } else if 字段 == "线段方向" {
+            let sa = valA.str()?.extract::<String>().unwrap_or_default();
+            let sb = valB.str()?.extract::<String>().unwrap_or_default();
+            if sa != sb {
+                return Ok((false, format!("{标签}: [{字段}] 数值不等 A={sa},B={sb}")));
+            }
+        } else {
+            let eq: bool = valA.eq(&valB)?;
+            if !eq {
+                let ra = valA.repr()?.extract::<String>().unwrap_or_default();
+                let rb = valB.repr()?.extract::<String>().unwrap_or_default();
+                return Ok((false, format!("{标签}: [{字段}] 数值不等 A={ra},B={rb}")));
+            }
+        }
+    }
+    Ok((true, format!("{标签}: 字段与内部虚线序列全部一致")))
 }
 
 // ========== 中枢相等 ==========
@@ -768,6 +689,47 @@ fn 虚线相等(
     Ok((true, format!("{标签}: 全字段所有嵌套子结构校验一致")))
 }
 
+// ========== 观察者相等 ==========
+
+#[pyfunction]
+fn 观察者相等(
+    a: &Bound<'_, 观察者Py>,
+    b: &Bound<'_, 观察者Py>,
+    浮点容差: Option<f64>,
+) -> PyResult<(bool, String)> {
+    let 容差 = 浮点容差.unwrap_or(1e-9);
+    let arc_a = a
+        .borrow()
+        .inner
+        .clone()
+        .ok_or_else(|| pyo3::exceptions::PyValueError::new_err("观察者A 内部为空"))?;
+    let arc_b = b
+        .borrow()
+        .inner
+        .clone()
+        .ok_or_else(|| pyo3::exceptions::PyValueError::new_err("观察者B 内部为空"))?;
+    let obs_a = arc_a.read();
+    let obs_b = arc_b.read();
+    Ok(obs_a.相等(&obs_b, 容差))
+}
+
+// ========== 立体分析器相等 ==========
+
+#[pyfunction]
+fn 立体分析器相等(
+    a: &Bound<'_, 立体分析器Py>,
+    b: &Bound<'_, 立体分析器Py>,
+    浮点容差: Option<f64>,
+) -> PyResult<(bool, String)> {
+    let 容差 = 浮点容差.unwrap_or(1e-9);
+    let result = {
+        let ref_a = a.borrow();
+        let ref_b = b.borrow();
+        ref_a.inner.相等(&ref_b.inner, 容差)
+    };
+    Ok(result)
+}
+
 pub fn register(m: &Bound<'_, PyModule>) -> PyResult<()> {
     m.add_function(wrap_pyfunction!(K线相等, m)?)?;
     m.add_function(wrap_pyfunction!(缠论K线相等, m)?)?;
@@ -776,5 +738,7 @@ pub fn register(m: &Bound<'_, PyModule>) -> PyResult<()> {
     m.add_function(wrap_pyfunction!(线段特征相等, m)?)?;
     m.add_function(wrap_pyfunction!(中枢相等, m)?)?;
     m.add_function(wrap_pyfunction!(虚线相等, m)?)?;
+    m.add_function(wrap_pyfunction!(观察者相等, m)?)?;
+    m.add_function(wrap_pyfunction!(立体分析器相等, m)?)?;
     Ok(())
 }

chanlun-py/src/indicators_py.rs

@@ -290,7 +290,7 @@ impl 相对强弱指数Py {
     }
     #[getter]
     fn RSI历史队列(&self) -> Vec<f64> {
-        self.inner.RSI历史队列.clone()
+        self.inner.RSI历史队列.iter().copied().collect()
     }
 
     fn __str__(&self) -> String {
@@ -470,11 +470,11 @@ impl 随机指标Py {
     }
     #[getter]
     fn 历史最高价队列(&self) -> Vec<f64> {
-        self.inner.历史最高价队列.clone()
+        self.inner.历史最高价队列.iter().copied().collect()
     }
     #[getter]
     fn 历史最低价队列(&self) -> Vec<f64> {
-        self.inner.历史最低价队列.clone()
+        self.inner.历史最低价队列.iter().copied().collect()
     }
     #[getter]
     fn 前一个RSV(&self) -> Option<f64> {
@@ -796,16 +796,12 @@ impl 指标容器Py {
     }
 
     fn __getitem__(&self, 名称: &str, py: Python<'_>) -> PyResult<Py<PyAny>> {
-        if self.包含(名称) {
-            match self.inner.获取(名称) {
-                Some(v) => 指标值_to_py(v, py),
-                None => Ok(py.None()),
-            }
-        } else {
-            Err(pyo3::exceptions::PyKeyError::new_err(format!(
+        match self.inner.获取(名称) {
+            Some(v) => 指标值_to_py(v, py),
+            None => Err(pyo3::exceptions::PyKeyError::new_err(format!(
                 "指标 '{}' 不存在",
                 名称
-            )))
+            ))),
         }
     }
 
@@ -822,16 +818,12 @@ impl 指标容器Py {
             }
             return Ok(dict.into());
         }
-        if self.包含(名称) {
-            match self.inner.获取(名称) {
-                Some(v) => 指标值_to_py(v, py),
-                None => Ok(py.None()),
-            }
-        } else {
-            Err(pyo3::exceptions::PyAttributeError::new_err(format!(
+        match self.inner.获取(名称) {
+            Some(v) => 指标值_to_py(v, py),
+            None => Err(pyo3::exceptions::PyAttributeError::new_err(format!(
                 "指标 '{}' 不存在于 指标容器 中",
                 名称
-            )))
+            ))),
         }
     }
 
@@ -917,7 +909,12 @@ impl 均线工具Py {
             return Ok(sum / (n.max(1)) as f64);
         }
 
-        let prev_key = format!("SMA_{}", period);
+        let prev_key = {
+            let mut s = String::with_capacity(8);
+            use std::fmt::Write;
+            write!(&mut s, "SMA_{}", period).unwrap();
+            s
+        };
         // 尝试从前一根K线的均线缓存中读取
         let prev_cached = 普K序列[n - 2]
             .bind(py)
@@ -925,7 +922,6 @@ impl 均线工具Py {
             .inner
             .指标
             .read()
-            .unwrap()
             .均线()
             .and_then(|m| m.get(&prev_key))
             .copied();

chanlun-py/src/kline_py.rs

@@ -22,11 +22,11 @@
  * SOFTWARE.
  */
 
+use parking_lot::RwLock;
 use pyo3::prelude::*;
 use pyo3::types::{PyBytes, PyDict, PyList, PyType};
 use std::collections::HashMap;
 use std::sync::Arc;
-use std::sync::RwLock;
 use std::sync::atomic::Ordering;
 
 use crate::config_py::缠论配置Py;
@@ -149,7 +149,6 @@ impl K线Py {
         self.inner
             .指标
             .read()
-            .unwrap()
             .macd_cloned()
             .map(|m| 平滑异同移动平均线Py { inner: m })
     }
@@ -159,7 +158,6 @@ impl K线Py {
         self.inner
             .指标
             .read()
-            .unwrap()
             .rsi_cloned()
             .map(|r| 相对强弱指数Py { inner: r })
     }
@@ -169,7 +167,6 @@ impl K线Py {
         self.inner
             .指标
             .read()
-            .unwrap()
             .kdj_cloned()
             .map(|k| 随机指标Py { inner: k })
     }
@@ -178,7 +175,7 @@ impl K线Py {
     #[getter]
     fn 指标(&self) -> 指标容器Py {
         指标容器Py {
-            inner: self.inner.指标.read().unwrap().clone(),
+            inner: self.inner.指标.read().clone(),
         }
     }
 
@@ -339,6 +336,39 @@ impl K线Py {
             .take(end_idx - start_idx + 1)
             .collect())
     }
+
+    /// 根据当前K线和方向生成下一根K线（用于随机回测）
+    #[pyo3(signature = (方向, 居中 = false))]
+    fn 根据当前K线生成新K线(
+        &self, 方向: &Bound<'_, PyAny>, 居中: bool
+    ) -> PyResult<Self> {
+        let dir: chanlun::types::相对方向 = if let Ok(d) = 方向.extract::<PyRef<'_, 相对方向Py>>()
+        {
+            d.inner
+        } else if let Ok(i) = 方向.extract::<i64>() {
+            match i {
+                0 => chanlun::types::相对方向::向上,
+                1 => chanlun::types::相对方向::向下,
+                2 => chanlun::types::相对方向::向上缺口,
+                3 => chanlun::types::相对方向::向下缺口,
+                4 => chanlun::types::相对方向::衔接向上,
+                5 => chanlun::types::相对方向::衔接向下,
+                _ => {
+                    return Err(pyo3::exceptions::PyValueError::new_err(format!(
+                        "无效方向: {i}"
+                    )));
+                }
+            }
+        } else {
+            return Err(pyo3::exceptions::PyTypeError::new_err(
+                "方向 必须是 相对方向 或 int (0-5)",
+            ));
+        };
+        let new_bar = self.inner.根据当前K线生成新K线(dir, 居中);
+        Ok(Self {
+            inner: Arc::new(new_bar),
+        })
+    }
 }
 
 // ========== 缠论K线 ==========
@@ -371,57 +401,29 @@ impl 缠论K线Py {
     }
 }
 
-/// 对象标识缓存：Arc 地址 → 规范 Python 对象
-/// 确保同一底层 Arc 指针在 Python 侧始终映射到同一 PyObject
-/// 使用全局 static 而非 thread_local!，保证跨线程对象标识和买卖点信息一致性
-static BAR_IDENTITY: std::sync::LazyLock<RwLock<HashMap<usize, Py<K线Py>>>> =
-    std::sync::LazyLock::new(|| RwLock::new(HashMap::new()));
-
-static KLINE_IDENTITY: std::sync::LazyLock<RwLock<HashMap<usize, Py<缠论K线Py>>>> =
-    std::sync::LazyLock::new(|| RwLock::new(HashMap::new()));
-
-/// 买卖点信息缓存 — 按 Arc 指针全局共享，确保所有 wrapper 看到同一 PySet
-static BSP_CACHE: std::sync::LazyLock<RwLock<HashMap<usize, Py<pyo3::types::PySet>>>> =
-    std::sync::LazyLock::new(|| RwLock::new(HashMap::new()));
-
-/// 将 Rc<K线> 转为 Py<K线Py>，确保同一 Rc 地址总是返回同一 Python 对象
 pub(crate) fn bar_to_py(
     py: Python<'_>,
     inner: std::sync::Arc<chanlun::kline::bar::K线>,
 ) -> Py<K线Py> {
     let key = Arc::as_ptr(&inner) as usize;
-    if let Some(cached) = BAR_IDENTITY
-        .read()
-        .unwrap()
-        .get(&key)
-        .map(|p| p.clone_ref(py))
-    {
+    if let Some(cached) = crate::cache::bar_get(py, key) {
         return cached;
     }
     let obj = Py::new(py, K线Py { inner }).unwrap();
-    BAR_IDENTITY.write().unwrap().insert(key, obj.clone_ref(py));
+    crate::cache::bar_insert(py, key, &obj);
     obj
 }
 
-/// 将 Rc<缠论K线> 转为 Py<缠论K线Py>，确保同一 Rc 地址总是返回同一 Python 对象
 pub(crate) fn chan_kline_to_py(
     py: Python<'_>,
     inner: std::sync::Arc<chanlun::kline::chan_kline::缠论K线>,
 ) -> Py<缠论K线Py> {
     let key = Arc::as_ptr(&inner) as usize;
-    if let Some(cached) = KLINE_IDENTITY
-        .read()
-        .unwrap()
-        .get(&key)
-        .map(|p| p.clone_ref(py))
-    {
+    if let Some(cached) = crate::cache::kline_get(py, key) {
         return cached;
     }
     let obj = Py::new(py, 缠论K线Py::from_rc(inner)).unwrap();
-    KLINE_IDENTITY
-        .write()
-        .unwrap()
-        .insert(key, obj.clone_ref(py));
+    crate::cache::kline_insert(py, key, &obj);
     obj
 }
 
@@ -462,7 +464,7 @@ impl 缠论K线Py {
 
     #[getter]
     fn 方向(&self, py: Python<'_>) -> Py<相对方向Py> {
-        crate::types_py::获取相对方向单例(py, *self.inner.方向.read().unwrap())
+        crate::types_py::获取相对方向单例(py, *self.inner.方向.read())
     }
 
     #[getter]
@@ -470,7 +472,6 @@ impl 缠论K线Py {
         self.inner
             .分型
             .read()
-            .unwrap()
             .map(|f| crate::types_py::获取分型结构单例(py, f))
     }
 
@@ -501,7 +502,7 @@ impl 缠论K线Py {
 
     #[getter]
     fn 标的K线(&self, py: Python<'_>) -> Py<K线Py> {
-        bar_to_py(py, self.inner.标的K线.read().unwrap().clone())
+        bar_to_py(py, self.inner.标的K线.read().clone())
     }
 
     /// pandas 兼容 — 返回所有字段构成的字典
@@ -556,11 +557,7 @@ impl 缠论K线Py {
         // 复制买卖点信息到镜像
         let src_key = Arc::as_ptr(&self.inner) as usize;
         let dst_key = Arc::as_ptr(&mirror.inner) as usize;
-        let cached_src = BSP_CACHE
-            .read()
-            .unwrap()
-            .get(&src_key)
-            .map(|p| p.clone_ref(py));
+        let cached_src = crate::cache::bsp_get(py, src_key);
         if let Some(cached_src) = cached_src
             && let Ok(new_set) = pyo3::types::PySet::empty(py)
         {
@@ -568,7 +565,7 @@ impl 缠论K线Py {
                 let _ = new_set.add(item);
             }
             let py_set: Py<pyo3::types::PySet> = new_set.into();
-            BSP_CACHE.write().unwrap().insert(dst_key, py_set);
+            crate::cache::bsp_insert(py, dst_key, py_set);
         }
         mirror
     }
@@ -595,25 +592,19 @@ impl 缠论K线Py {
     fn 买卖点信息(&self, py: Python<'_>) -> PyResult<Py<PyAny>> {
         let key = Arc::as_ptr(&self.inner) as usize;
         // 检查全局缓存
-        let cached = BSP_CACHE.read().unwrap().get(&key).map(|p| p.clone_ref(py));
+        let cached = crate::cache::bsp_get(py, key);
         if let Some(set) = cached {
             return Ok(set.into_any());
         }
         // 创建新的 PySet，从 Rust HashSet 同步已有内容
         let set = pyo3::types::PySet::empty(py)?;
-        let bsp_info = self.inner.买卖点信息.read().unwrap();
+        let bsp_info = self.inner.买卖点信息.read();
         for item in bsp_info.iter() {
             set.add(item.as_str())?;
         }
         drop(bsp_info);
-        BSP_CACHE.write().unwrap().insert(key, set.into());
-        Ok(BSP_CACHE
-            .read()
-            .unwrap()
-            .get(&key)
-            .unwrap()
-            .clone_ref(py)
-            .into_any())
+        crate::cache::bsp_insert(py, key, set.into());
+        Ok(crate::cache::bsp_get(py, key).unwrap().into_any())
     }
 
     #[classmethod]

chanlun-py/src/lib.rs

@@ -102,6 +102,7 @@ fn init_tracing() {
 
 mod algorithm_py;
 mod business_py;
+pub(crate) mod cache;
 mod config_py;
 mod equality_py;
 mod indicators_py;
@@ -121,15 +122,25 @@ fn set_分型模式(value: bool) {
     chanlun::structure::fractal_obj::分型模式.store(value, Ordering::Relaxed);
 }
 
+/// 扩展线段模式 — 控制虚线高低取值方式，默认 False
+#[pyfunction]
+fn get_扩展线段模式() -> bool {
+    chanlun::structure::dash_line::扩展线段模式.load(Ordering::Relaxed)
+}
+
+/// 设置 扩展线段模式
+#[pyfunction]
+fn set_扩展线段模式(value: bool) {
+    chanlun::structure::dash_line::扩展线段模式.store(value, Ordering::Relaxed);
+}
+
 /// 获取当前日志级别 ("trace" / "debug" / "info" / "warn" / "error" / "off")
 #[pyfunction]
 fn get_log_level() -> &'static str {
     级别数字转名称(LOG_LEVEL.load(Ordering::Relaxed))
 }
 
-/// 设置日志级别 (不区分大小写: "trace" / "debug" / "info" / "warn" / "error" / "off")
-///
-/// 设为 "off" 可完全关闭日志输出。
+/// 设置日志级别 — 自动启用日志，同步更新 tracing subscriber
 #[pyfunction]
 fn set_log_level(level: &str) -> PyResult<()> {
     let 数字 = 级别名称转数字(level).ok_or_else(|| {
@@ -138,30 +149,91 @@ fn set_log_level(level: &str) -> PyResult<()> {
             level
         ))
     })?;
-
-    let guard = 过滤器句柄锁
-        .get()
-        .ok_or_else(|| pyo3::exceptions::PyRuntimeError::new_err("日志系统尚未初始化"))?;
-    let handle = guard.lock().unwrap();
-    let 名称 = 级别数字转名称(数字);
-    let filter = tracing_subscriber::EnvFilter::new(名称);
-    handle
-        .reload(filter)
-        .map_err(|_| pyo3::exceptions::PyRuntimeError::new_err("切换日志级别失败"))?;
-
     LOG_LEVEL.store(数字, Ordering::Relaxed);
+    chanlun::log::日志启用.store(数字 < 5, Ordering::Relaxed);
+    // 同步更新 tracing subscriber
+    if let Some(guard) = 过滤器句柄锁.get() {
+        let handle = guard.lock().unwrap();
+        let 名称 = 级别数字转名称(数字);
+        let filter = tracing_subscriber::EnvFilter::new(名称);
+        let _ = handle.reload(filter);
+    }
     Ok(())
 }
 
+/// 获取日志输出模式 ("off", "simple", "tracing")
+#[pyfunction]
+fn get_log_mode() -> &'static str {
+    match chanlun::log::get_log_mode() {
+        0 => "off",
+        1 => "simple",
+        2 => "tracing",
+        _ => "unknown",
+    }
+}
+
+/// 设置日志输出模式（必须在任何日志输出之前调用）
+/// - "off": 不输出
+/// - "simple": 直接 eprintln/println（默认）
+/// - "tracing": 带时间戳和格式化的 tracing subscriber
+#[pyfunction]
+fn set_log_mode(mode: &str) -> PyResult<()> {
+    let m = match mode.to_lowercase().as_str() {
+        "off" | "0" => 0u8,
+        "simple" | "on" | "1" => 1u8,
+        "tracing" | "2" => 2u8,
+        _ => {
+            return Err(pyo3::exceptions::PyValueError::new_err(
+                "无效日志模式，有效值: 'off', 'simple', 'tracing'",
+            ));
+        }
+    };
+    if m == 2 {
+        init_tracing();
+    }
+    chanlun::log::set_log_mode(m);
+    Ok(())
+}
+
+/// 获取缓存模式 ("thread_local" 或 "global")
+#[pyfunction]
+fn get_cache_mode() -> &'static str {
+    match crate::cache::peek_mode().unwrap_or(&crate::cache::CacheMode::ThreadLocal) {
+        crate::cache::CacheMode::ThreadLocal => "thread_local",
+        crate::cache::CacheMode::Global => "global",
+    }
+}
+
+/// 设置缓存模式（必须在创建任何观察者之前调用）
+#[pyfunction]
+fn set_cache_mode(mode: &str) -> PyResult<()> {
+    let m = match mode.to_lowercase().as_str() {
+        "thread_local" | "local" => crate::cache::CacheMode::ThreadLocal,
+        "global" => crate::cache::CacheMode::Global,
+        _ => {
+            return Err(pyo3::exceptions::PyValueError::new_err(
+                "无效缓存模式，有效值: 'thread_local', 'global'",
+            ));
+        }
+    };
+    crate::cache::set_mode(m).map_err(|e| pyo3::exceptions::PyRuntimeError::new_err(e))
+}
+
 /// 缠论技术分析库 — Rust 高性能实现
 #[pymodule]
 /// 缠论技术分析库 — Rust 高性能实现
 fn _chanlun(_py: Python, m: &Bound<'_, PyModule>) -> PyResult<()> {
-    init_tracing();
+    chanlun::log::init_from_env();
     m.add_function(wrap_pyfunction!(get_分型模式, m)?)?;
     m.add_function(wrap_pyfunction!(set_分型模式, m)?)?;
+    m.add_function(wrap_pyfunction!(get_扩展线段模式, m)?)?;
+    m.add_function(wrap_pyfunction!(set_扩展线段模式, m)?)?;
     m.add_function(wrap_pyfunction!(get_log_level, m)?)?;
     m.add_function(wrap_pyfunction!(set_log_level, m)?)?;
+    m.add_function(wrap_pyfunction!(get_log_mode, m)?)?;
+    m.add_function(wrap_pyfunction!(set_log_mode, m)?)?;
+    m.add_function(wrap_pyfunction!(get_cache_mode, m)?)?;
+    m.add_function(wrap_pyfunction!(set_cache_mode, m)?)?;
     // 阶段 1: 枚举和基础类型
     types_py::register(m)?;
     // 阶段 2: 配置

chanlun-py/src/structure_py.rs

@@ -24,9 +24,7 @@
 
 use pyo3::prelude::*;
 use pyo3::types::{PyDict, PyType};
-use std::collections::HashMap;
 use std::sync::Arc;
-use std::sync::RwLock;
 use std::sync::atomic::Ordering;
 
 use crate::algorithm_py::hub_to_py;
@@ -35,37 +33,18 @@ use crate::kline_py::{K线Py, bar_to_py, 缠论K线Py};
 
 // ---- 身份缓存 (弱引用：通过 refcnt 检测存活，仅缓存持有则视为过期) ----
 
-// 使用全局 static 而非 thread_local!，保证跨线程对象标识一致性
-static FRACTAL_IDENTITY: std::sync::LazyLock<RwLock<HashMap<usize, Py<分型Py>>>> =
-    std::sync::LazyLock::new(|| RwLock::new(HashMap::new()));
-static DASHED_IDENTITY: std::sync::LazyLock<RwLock<HashMap<usize, Py<虚线Py>>>> =
-    std::sync::LazyLock::new(|| RwLock::new(HashMap::new()));
-static SEGFEAT_IDENTITY: std::sync::LazyLock<RwLock<HashMap<usize, Py<线段特征Py>>>> =
-    std::sync::LazyLock::new(|| RwLock::new(HashMap::new()));
+// 缓存通过 crate::cache 模块管理（支持 thread_local / global 运行时切换）
 
 pub(crate) fn fractal_to_py(
     py: Python<'_>,
     inner: Arc<chanlun::structure::fractal_obj::分型>,
 ) -> Py<分型Py> {
     let key = Arc::as_ptr(&inner) as usize;
-    if let Some(cached) = FRACTAL_IDENTITY
-        .read()
-        .unwrap()
-        .get(&key)
-        .map(|p| p.clone_ref(py))
-    {
+    if let Some(cached) = crate::cache::fractal_get(py, key) {
         return cached;
     }
-    // 清理 refcnt==1 的过期条目（仅缓存持有，Python 侧已无引用）
-    FRACTAL_IDENTITY
-        .write()
-        .unwrap()
-        .retain(|_, v| v.get_refcnt(py) > 1);
     let obj = Py::new(py, 分型Py { inner }).unwrap();
-    FRACTAL_IDENTITY
-        .write()
-        .unwrap()
-        .insert(key, obj.clone_ref(py));
+    crate::cache::fractal_insert(py, key, &obj);
     obj
 }
 
@@ -74,23 +53,11 @@ pub(crate) fn dashed_to_py(
     inner: Arc<chanlun::structure::dash_line::虚线>,
 ) -> Py<虚线Py> {
     let key = Arc::as_ptr(&inner) as usize;
-    if let Some(cached) = DASHED_IDENTITY
-        .read()
-        .unwrap()
-        .get(&key)
-        .map(|p| p.clone_ref(py))
-    {
+    if let Some(cached) = crate::cache::dashed_get(py, key) {
         return cached;
     }
-    DASHED_IDENTITY
-        .write()
-        .unwrap()
-        .retain(|_, v| v.get_refcnt(py) > 1);
     let obj = Py::new(py, 虚线Py { inner }).unwrap();
-    DASHED_IDENTITY
-        .write()
-        .unwrap()
-        .insert(key, obj.clone_ref(py));
+    crate::cache::dashed_insert(py, key, &obj);
     obj
 }
 
@@ -98,25 +65,7 @@ pub(crate) fn segfeat_to_py(
     py: Python<'_>,
     inner: Arc<chanlun::structure::segment_feat::线段特征>,
 ) -> Py<线段特征Py> {
-    let key = Arc::as_ptr(&inner) as usize;
-    if let Some(cached) = SEGFEAT_IDENTITY
-        .read()
-        .unwrap()
-        .get(&key)
-        .map(|p| p.clone_ref(py))
-    {
-        return cached;
-    }
-    SEGFEAT_IDENTITY
-        .write()
-        .unwrap()
-        .retain(|_, v| v.get_refcnt(py) > 1);
-    let obj = Py::new(py, 线段特征Py { inner }).unwrap();
-    SEGFEAT_IDENTITY
-        .write()
-        .unwrap()
-        .insert(key, obj.clone_ref(py));
-    obj
+    Py::new(py, 线段特征Py { inner }).unwrap()
 }
 
 use crate::types_py::{分型结构Py, 相对方向Py, 缺口Py};
@@ -393,7 +342,7 @@ impl 虚线Py {
 
     #[getter]
     fn 标识(&self) -> String {
-        self.inner.标识.read().unwrap().clone()
+        self.inner.标识.read().clone()
     }
 
     #[getter]
@@ -413,7 +362,7 @@ impl 虚线Py {
 
     #[getter]
     fn 武(&self, py: Python<'_>) -> Py<分型Py> {
-        fractal_to_py(py, Arc::clone(&*self.inner.武.read().unwrap()))
+        fractal_to_py(py, Arc::clone(&*self.inner.武.read()))
     }
 
     #[getter]
@@ -423,7 +372,7 @@ impl 虚线Py {
 
     #[getter]
     fn 模式(&self) -> String {
-        self.inner.模式.read().unwrap().clone()
+        self.inner.模式.read().clone()
     }
 
     #[getter(_特征序列_显示)]
@@ -439,7 +388,7 @@ impl 虚线Py {
     #[getter]
     fn 特征序列(&self, py: Python<'_>) -> PyResult<Py<PyAny>> {
         let list = pyo3::types::PyList::empty(py);
-        for item in self.inner.特征序列.read().unwrap().iter() {
+        for item in self.inner.特征序列.read().iter() {
             match item {
                 Some(feat) => list.append(segfeat_to_py(py, Arc::clone(feat)))?,
                 None => {
@@ -460,18 +409,13 @@ impl 虚线Py {
         self.inner
             .确认K线
             .read()
-            .unwrap()
             .as_ref()
             .map(|k| crate::kline_py::chan_kline_to_py(py, Arc::clone(k)))
     }
 
     #[getter]
     fn 前一缺口(&self) -> Option<缺口Py> {
-        self.inner
-            .前一缺口
-            .read()
-            .unwrap()
-            .map(|q| 缺口Py { inner: q })
+        self.inner.前一缺口.read().map(|q| 缺口Py { inner: q })
     }
 
     #[getter]
@@ -479,7 +423,6 @@ impl 虚线Py {
         self.inner
             .前一结束位置
             .read()
-            .unwrap()
             .as_ref()
             .map(|d| dashed_to_py(py, Arc::clone(d)))
     }
@@ -489,7 +432,7 @@ impl 虚线Py {
     #[getter]
     fn 基础序列(&self, py: Python<'_>) -> PyResult<Py<PyAny>> {
         let list = pyo3::types::PyList::empty(py);
-        for d in self.inner.基础序列.read().unwrap().iter() {
+        for d in self.inner.基础序列.read().iter() {
             list.append(dashed_to_py(py, Arc::clone(d)))?;
         }
         Ok(list.into())
@@ -498,7 +441,7 @@ impl 虚线Py {
     #[getter]
     fn 实_中枢序列(&self, py: Python<'_>) -> PyResult<Py<PyAny>> {
         let list = pyo3::types::PyList::empty(py);
-        for h in self.inner.实_中枢序列.read().unwrap().iter() {
+        for h in self.inner.实_中枢序列.read().iter() {
             list.append(hub_to_py(py, Arc::clone(h)))?;
         }
         Ok(list.into())
@@ -507,7 +450,7 @@ impl 虚线Py {
     #[getter]
     fn 虚_中枢序列(&self, py: Python<'_>) -> PyResult<Py<PyAny>> {
         let list = pyo3::types::PyList::empty(py);
-        for h in self.inner.虚_中枢序列.read().unwrap().iter() {
+        for h in self.inner.虚_中枢序列.read().iter() {
             list.append(hub_to_py(py, Arc::clone(h)))?;
         }
         Ok(list.into())
@@ -516,7 +459,7 @@ impl 虚线Py {
     #[getter]
     fn 合_中枢序列(&self, py: Python<'_>) -> PyResult<Py<PyAny>> {
         let list = pyo3::types::PyList::empty(py);
-        for h in self.inner.合_中枢序列.read().unwrap().iter() {
+        for h in self.inner.合_中枢序列.read().iter() {
             list.append(hub_to_py(py, Arc::clone(h)))?;
         }
         Ok(list.into())
@@ -528,7 +471,7 @@ impl 虚线Py {
     /// 笔序列
     fn 笔序列(&self, py: Python<'_>) -> PyResult<Py<PyAny>> {
         let list = pyo3::types::PyList::empty(py);
-        for d in self.inner.基础序列.read().unwrap().iter() {
+        for d in self.inner.基础序列.read().iter() {
             list.append(dashed_to_py(py, Arc::clone(d)))?;
         }
         Ok(list.into())
@@ -1005,12 +948,12 @@ impl 线段特征Py {
 
     #[getter]
     fn 标识(&self) -> String {
-        self.inner.标识.read().unwrap().clone()
+        self.inner.标识.read().clone()
     }
 
     #[setter]
     fn set_标识(&self, value: String) {
-        *self.inner.标识.write().unwrap() = value;
+        *self.inner.标识.write() = value;
     }
 
     #[getter]

chanlun-py/src/types_py.rs

@@ -22,8 +22,8 @@
  * SOFTWARE.
  */
 
+use parking_lot::Mutex;
 use std::collections::HashMap;
-use std::sync::Mutex;
 
 use pyo3::basic::CompareOp;
 use pyo3::prelude::*;
@@ -37,7 +37,7 @@ pub fn 获取分型结构单例(
     py: Python<'_>,
     inner: chanlun::types::分型结构,
 ) -> Py<分型结构Py> {
-    let mut guard = 分型结构_单例缓存.lock().unwrap();
+    let mut guard = 分型结构_单例缓存.lock();
     if let Some(ref map) = *guard {
         return map[&(inner as u8)].clone_ref(py);
     }
@@ -67,7 +67,7 @@ pub fn 获取相对方向单例(
     py: Python<'_>,
     inner: chanlun::types::相对方向,
 ) -> Py<相对方向Py> {
-    let mut guard = 相对方向_单例缓存.lock().unwrap();
+    let mut guard = 相对方向_单例缓存.lock();
     if let Some(ref map) = *guard {
         return map[&(inner as u8)].clone_ref(py);
     }
@@ -312,6 +312,22 @@ impl 相对方向Py {
             chanlun::types::相对方向::分析(前高, 前低, 后高, 后低),
         )
     }
+
+    /// 从可选方向序列中随机选取指定数量
+    #[classmethod]
+    #[pyo3(signature = (数量, 可选方向, 可重复 = true))]
+    fn 从序列中机选(
+        _cls: &Bound<'_, PyType>,
+        数量: usize,
+        可选方向: Vec<Py<Self>>,
+        可重复: bool,
+        py: Python<'_>,
+    ) -> Vec<Py<Self>> {
+        let dirs: Vec<chanlun::types::相对方向> =
+            可选方向.iter().map(|d| d.borrow(py).inner).collect();
+        let result = chanlun::types::相对方向::从序列中机选(数量, &dirs, 可重复);
+        result.iter().map(|d| 获取相对方向单例(py, *d)).collect()
+    }
 }
 
 // ========== 分型结构 ==========

chanlun-py/tests/test_all.py

@@ -1764,6 +1764,83 @@ class Test指标挂载(unittest.TestCase):
         self.assertNotEqual(macd_before, macd_after)
 
 
+# ============================================================
+# 线段分析层次 = 0 时不崩溃
+# ============================================================
+
+
+class Test线段分析层次为零(unittest.TestCase):
+    """验证 线段分析层次=0 时，各处理方法不会越界崩溃."""
+
+    @classmethod
+    def setUpClass(cls):
+        if not _has_nb():
+            raise unittest.SkipTest("需要 .nb 数据文件")
+
+    def test_处理数据_不崩溃(self):
+        """投喂K线时 线段分析层次=0 → 跳过所有线段/扩展线段/混合扩展线段分析，不应崩溃."""
+        import chanlun
+        from chanlun import chan
+
+        # — Rust 侧 —
+        cfg_rs = chanlun.缠论配置()
+        obs_rs = chanlun.观察者("btcusd", 300, cfg_rs)
+        obs_rs.线段分析层次 = 0
+        obs_rs.重置基础序列()
+
+        for ts, o, h, l, c, v in read_nb_bars(NB_PATH)[:500]:
+            obs_rs.投喂原始数据(ts, o, h, l, c, v)
+
+        self.assertGreater(len(obs_rs.缠论K线序列), 0, "缠K序列应有数据")
+        self.assertGreater(len(obs_rs.分型序列), 0, "分型序列应有数据")
+        self.assertEqual(len(obs_rs.线段序列组), 0, "线段序列组应为空")
+        self.assertTrue(all(len(s) == 0 for s in obs_rs.混合扩展线段序列组), "混合扩展线段序列组所有条目应为空")
+
+        # — Python 侧 (chan.py) —
+        cfg_py = chan.缠论配置()
+        obs_py = chan.观察者("btcusd", 300, cfg_py)
+        obs_py.线段分析层次 = 0
+        obs_py.重置基础序列()
+
+        for ts, o, h, l, c, v in read_nb_bars(NB_PATH)[:500]:
+            obs_py.投喂原始数据(ts, o, h, l, c, v)
+
+        self.assertGreater(len(obs_py.缠论K线序列), 0, "chan.py 缠K序列应有数据")
+        self.assertGreater(len(obs_py.分型序列), 0, "chan.py 分型序列应有数据")
+        self.assertEqual(len(obs_py.线段序列组), 0, "chan.py 线段序列组应为空")
+
+    def test_静态重新分析_不崩溃(self):
+        """静态重新分析时 线段分析层次=0 → 跳过所有线段分析，不应崩溃."""
+        import chanlun
+        from chanlun import chan
+
+        # — Rust 侧 —
+        cfg_rs = chanlun.缠论配置()
+        obs_rs = chanlun.观察者("btcusd", 300, cfg_rs)
+        for ts, o, h, l, c, v in read_nb_bars(NB_PATH)[:300]:
+            obs_rs.投喂原始数据(ts, o, h, l, c, v)
+
+        self.assertGreater(len(obs_rs.线段序列组), 0, "正常初始化后应有线段")
+
+        obs_rs.线段分析层次 = 0
+        obs_rs.静态重新分析()
+        self.assertEqual(len(obs_rs.线段序列组), 0, "静态重新分析后线段序列组应为空")
+        self.assertGreater(len(obs_rs.分型序列), 0, "静态重新分析后分型序列应有数据")
+
+        # — Python 侧 (chan.py) —
+        cfg_py = chan.缠论配置()
+        obs_py = chan.观察者("btcusd", 300, cfg_py)
+        for ts, o, h, l, c, v in read_nb_bars(NB_PATH)[:300]:
+            obs_py.投喂原始数据(ts, o, h, l, c, v)
+
+        self.assertGreater(len(obs_py.线段序列组), 0, "chan.py 正常初始化后应有线段")
+
+        obs_py.线段分析层次 = 0
+        obs_py.静态重新分析()
+        self.assertEqual(len(obs_py.线段序列组), 0, "chan.py 静态重新分析后线段序列组应为空")
+        self.assertGreater(len(obs_py.分型序列), 0, "chan.py 静态重新分析后分型序列应有数据")
+
+
 # ============================================================
 # 集成对比测试
 # ============================================================
@@ -2151,5 +2228,622 @@ class Test导出函数双端等效(unittest.TestCase):
         # all passed (or vacuously true if no hubs with >=9 segments)
 
 
+class TestK线合成器(unittest.TestCase):
+    """K线合成器 模块测试."""
+
+    def test_构造(self):
+        """K线合成器 初始状态."""
+        import chanlun
+
+        s = chanlun.K线合成器("btcusd", [60, 300])
+        self.assertEqual(s.标识, "btcusd")
+        self.assertEqual(s.周期组, [60, 300])
+        self.assertIsNone(s.获取当前K线(60))
+        self.assertIsNone(s.获取当前K线(300))
+
+    def test_投喂单周期(self):
+        """投喂单周期K线."""
+        import chanlun
+
+        s = chanlun.K线合成器("btcusd", [300])
+        bar = chanlun.K线.创建普K("btcusd", 300, 100, 110, 90, 105, 1000, 0, 60)
+        s.投喂K线(bar)
+
+        cur = s.获取当前K线(300)
+        self.assertIsNotNone(cur)
+        self.assertEqual(cur.周期, 300)
+        self.assertAlmostEqual(cur.高, 110)
+
+    def test_投喂多周期(self):
+        """投喂生成多周期K线."""
+        import chanlun
+
+        s = chanlun.K线合成器("btcusd", [60, 300])
+        bar = chanlun.K线.创建普K("btcusd", 60, 100, 110, 90, 105, 1000, 0, 60)
+        s.投喂K线(bar)
+
+        self.assertIsNotNone(s.获取当前K线(60))
+        self.assertIsNotNone(s.获取当前K线(300))
+
+    def test_便捷投喂(self):
+        """便捷投喂方法."""
+        import chanlun
+
+        s = chanlun.K线合成器("btcusd", [300])
+        s.投喂(1218124800, 100, 110, 90, 105, 1000)
+
+        cur = s.获取当前K线(300)
+        self.assertIsNotNone(cur)
+
+
+class TestK线合成器双端一致(unittest.TestCase):
+    """K线合成器 Rust vs chan.py 运行时行为一致 — 每步对比."""
+
+    _TEST_COUNT = 200
+
+    @classmethod
+    def setUpClass(cls):
+        if not _has_nb():
+            raise unittest.SkipTest("需要 .nb 数据文件")
+        cls.bars = read_nb_bars(NB_PATH, cls._TEST_COUNT)
+
+    def _make_synthesizers(self):
+        import chanlun
+        from chanlun import chan
+
+        return chanlun.K线合成器("btcusd", [60, 300]), chan.K线合成器("btcusd", [60, 300])
+
+    def test_合成K线逐笔OHLC一致(self):
+        """每投喂一根K线后，大周期当前K线OHLC双端一致."""
+        import chanlun
+        from chanlun import chan
+
+        s_rs, s_py = self._make_synthesizers()
+        mismatches = []
+
+        for i, (ts, o, h, l, c, v) in enumerate(self.bars):
+            bar_rs = chanlun.K线.创建普K("btcusd", ts, o, h, l, c, v, 0, 60)
+            bar_py = chan.K线.创建普K("btcusd", ts, o, h, l, c, v, 0, 60)
+            s_rs.投喂K线(bar_rs)
+            s_py.投喂K线(bar_py)
+
+            cur_rs = s_rs.获取当前K线(300)
+            cur_py = s_py.获取当前K线(300)
+            if cur_rs is None and cur_py is None:
+                continue
+            if (cur_rs is None) != (cur_py is None):
+                mismatches.append(f"#{i} ts={ts}: R={cur_rs} P={cur_py}")
+                continue
+            if abs(cur_rs.高 - cur_py.高) > 1e-6 or abs(cur_rs.低 - cur_py.低) > 1e-6 or abs(cur_rs.开盘价 - cur_py.开盘价) > 1e-6 or abs(cur_rs.收盘价 - cur_py.收盘价) > 1e-6:
+                mismatches.append(f"#{i} ts={ts}: R(o={cur_rs.开盘价} h={cur_rs.高} l={cur_rs.低} c={cur_rs.收盘价}) P(o={cur_py.开盘价} h={cur_py.高} l={cur_py.低} c={cur_py.收盘价})")
+
+        self.assertEqual(len(mismatches), 0, f"合成K线不一致 ({len(mismatches)}处):\n" + "\n".join(mismatches[:10]))
+
+    def test_合成K线逐笔时间戳一致(self):
+        """每投喂一根K线后，大周期当前K线时间戳双端一致."""
+        import chanlun
+        from chanlun import chan
+
+        s_rs, s_py = self._make_synthesizers()
+        mismatches = []
+
+        for i, (ts, o, h, l, c, v) in enumerate(self.bars):
+            bar_rs = chanlun.K线.创建普K("btcusd", ts, o, h, l, c, v, 0, 60)
+            bar_py = chan.K线.创建普K("btcusd", ts, o, h, l, c, v, 0, 60)
+            s_rs.投喂K线(bar_rs)
+            s_py.投喂K线(bar_py)
+
+            cur_rs = s_rs.获取当前K线(300)
+            cur_py = s_py.获取当前K线(300)
+            if cur_rs is None and cur_py is None:
+                continue
+            if (cur_rs is None) != (cur_py is None):
+                mismatches.append(f"#{i} ts={ts}: R={cur_rs} P={cur_py}")
+                continue
+            if int(cur_rs.时间戳) != int(cur_py.时间戳):
+                mismatches.append(f"#{i}: R={int(cur_rs.时间戳)} P={int(cur_py.时间戳)}")
+
+        self.assertEqual(len(mismatches), 0, f"时间戳不一致 ({len(mismatches)}处):\n" + "\n".join(mismatches[:10]))
+
+
+class Test立体分析器(unittest.TestCase):
+    """立体分析器 模块测试."""
+
+    @classmethod
+    def setUpClass(cls):
+        if not _has_nb():
+            raise unittest.SkipTest("需要 .nb 数据文件")
+        cls.bars = read_nb_bars(NB_PATH)  # [:300]
+
+    def test_构造(self):
+        """立体分析器 构造."""
+        import chanlun
+
+        cfg = chanlun.缠论配置()
+        ma = chanlun.立体分析器("btcusd", [60, 300], cfg)
+        self.assertEqual(ma.周期组, [60, 300])
+
+    def test_单体分析器(self):
+        """单体分析器字典包含各周期观察者."""
+        import chanlun
+
+        cfg = chanlun.缠论配置()
+        ma = chanlun.立体分析器("btcusd", [60, 300], cfg)
+
+        d = ma._单体分析器
+        self.assertIn(60, d)
+        self.assertIn(300, d)
+        self.assertEqual(d[60].周期, 60)
+        self.assertEqual(d[300].周期, 300)
+
+    def test_投喂K线生成各级别数据(self):
+        """投喂K线后各周期有分析数据."""
+        import chanlun
+
+        cfg = chanlun.缠论配置()
+        ma = chanlun.立体分析器("btcusd", [300, 300 * 5], cfg)
+
+        for ts, o, h, l, c, v in self.bars:
+            bar = chanlun.K线.创建普K("btcusd", ts, o, h, l, c, v, 0, 300)
+            ma.投喂K线(bar)
+
+        obs_300 = ma._单体分析器[300]
+        self.assertGreater(len(obs_300.缠论K线序列), 0, "300周期无缠K")
+        self.assertGreater(len(obs_300.普通K线序列), 0, "300周期无普K")
+
+
+class Test立体分析器双端一致(unittest.TestCase):
+    """立体分析器 Rust vs chan.py 运行时行为一致 — 每步对比 + 数据内容对比."""
+
+    _TEST_COUNT = 500
+
+    @classmethod
+    def setUpClass(cls):
+        if not _has_nb():
+            raise unittest.SkipTest("需要 .nb 数据文件")
+        cls.bars = read_nb_bars(NB_PATH, cls._TEST_COUNT)
+
+    def _make_analyzers(self):
+        import chanlun
+        from chanlun import chan
+
+        cfg_rs = chanlun.缠论配置()
+        cfg_py = chan.缠论配置()
+        return (chanlun.立体分析器("btcusd", [300, 300 * 5], cfg_rs), chan.立体分析器("btcusd", [300, 300 * 5], cfg_py))
+
+    def test_立体分析逐笔笔序列增长一致(self):
+        """每投喂K线后，各周期笔序列长度双端一致."""
+        import chanlun
+        from chanlun import chan
+
+        ma_rs, ma_py = self._make_analyzers()
+        mismatches = []
+
+        for i, (ts, o, h, l, c, v) in enumerate(self.bars):
+            bar_rs = chanlun.K线.创建普K("btcusd", ts, o, h, l, c, v, 0, 300)
+            bar_py = chan.K线.创建普K("btcusd", ts, o, h, l, c, v, 0, 300)
+            ma_rs.投喂K线(bar_rs)
+            ma_py.投喂K线(bar_py)
+
+            for period in [300, 300 * 5]:
+                obs_rs = ma_rs._单体分析器[period]
+                obs_py = ma_py._单体分析器[period]
+                if len(obs_rs.笔序列) != len(obs_py.笔序列):
+                    mismatches.append(f"#{i} ts={ts} 周期{period}: R笔={len(obs_rs.笔序列)} P笔={len(obs_py.笔序列)}")
+                if len(obs_rs.分型序列) != len(obs_py.分型序列):
+                    mismatches.append(f"#{i} ts={ts} 周期{period}: R分型={len(obs_rs.分型序列)} P分型={len(obs_py.分型序列)}")
+                eq, msg = chan.观察者相等(obs_py, obs_rs)
+                self.assertTrue(eq, msg)
+
+        self.assertEqual(len(mismatches), 0, f"立体分析不一致 ({len(mismatches)}处):\n" + "\n".join(mismatches[:10]))
+
+    def test_立体分析逐笔缠K序列增长一致(self):
+        """每投喂K线后，各周期缠论K线序列长度双端一致."""
+        import chanlun
+        from chanlun import chan
+
+        ma_rs, ma_py = self._make_analyzers()
+        mismatches = []
+
+        for i, (ts, o, h, l, c, v) in enumerate(self.bars):
+            bar_rs = chanlun.K线.创建普K("btcusd", ts, o, h, l, c, v, 0, 300)
+            bar_py = chan.K线.创建普K("btcusd", ts, o, h, l, c, v, 0, 300)
+            ma_rs.投喂K线(bar_rs)
+            ma_py.投喂K线(bar_py)
+
+            for period in [300, 300 * 5]:
+                obs_rs = ma_rs._单体分析器[period]
+                obs_py = ma_py._单体分析器[period]
+                if len(obs_rs.缠论K线序列) != len(obs_py.缠论K线序列):
+                    mismatches.append(f"#{i} ts={ts} 周期{period}: R缠K={len(obs_rs.缠论K线序列)} P缠K={len(obs_py.缠论K线序列)}")
+
+        self.assertEqual(len(mismatches), 0, f"缠K序列不一致 ({len(mismatches)}处):\n" + "\n".join(mismatches[:10]))
+
+    def test_立体分析逐笔线段序列增长一致(self):
+        """每投喂K线后，显示周期线段序列长度双端一致."""
+        import chanlun
+        from chanlun import chan
+
+        ma_rs, ma_py = self._make_analyzers()
+        mismatches = []
+
+        for i, (ts, o, h, l, c, v) in enumerate(self.bars):
+            bar_rs = chanlun.K线.创建普K("btcusd", ts, o, h, l, c, v, 0, 300)
+            bar_py = chan.K线.创建普K("btcusd", ts, o, h, l, c, v, 0, 300)
+            ma_rs.投喂K线(bar_rs)
+            ma_py.投喂K线(bar_py)
+
+            obs_rs = ma_rs._单体分析器[300 * 5]
+            obs_py = ma_py._单体分析器[300 * 5]
+            if len(obs_rs.线段序列) != len(obs_py.线段序列):
+                mismatches.append(f"#{i} ts={ts}: R线段={len(obs_rs.线段序列)} P线段={len(obs_py.线段序列)}")
+
+        self.assertEqual(len(mismatches), 0, f"线段序列不一致 ({len(mismatches)}处):\n" + "\n".join(mismatches[:10]))
+
+    def test_立体分析器相等(self):
+        """立体分析后 chan.立体分析器相等 全量数据对比一致."""
+        import chanlun
+        from chanlun import chan
+
+        ma_rs, ma_py = self._make_analyzers()
+        for ts, o, h, l, c, v in self.bars:
+            bar_rs = chanlun.K线.创建普K("btcusd", ts, o, h, l, c, v, 0, 300)
+            bar_py = chan.K线.创建普K("btcusd", ts, o, h, l, c, v, 0, 300)
+            ma_rs.投喂K线(bar_rs)
+            ma_py.投喂K线(bar_py)
+
+        eq, msg = chan.立体分析器相等(ma_rs, ma_py)
+        self.assertTrue(eq, msg)
+
+    def test_立体分析观察者相等(self):
+        """立体分析后主周期 chan.观察者相等 全量数据对比一致."""
+        import chanlun
+        from chanlun import chan
+
+        ma_rs, ma_py = self._make_analyzers()
+        for ts, o, h, l, c, v in self.bars:
+            bar_rs = chanlun.K线.创建普K("btcusd", ts, o, h, l, c, v, 0, 300)
+            bar_py = chan.K线.创建普K("btcusd", ts, o, h, l, c, v, 0, 300)
+            ma_rs.投喂K线(bar_rs)
+            ma_py.投喂K线(bar_py)
+
+        eq, msg = chan.观察者相等(ma_rs._单体分析器[300 * 5], ma_py._单体分析器[300 * 5])
+        self.assertTrue(eq, msg)
+
+
+class Test缠论配置双端一致(unittest.TestCase):
+    """缠论配置 to_dict / from_dict / model_copy 双端输出一致."""
+
+    def _make_configs(self):
+        import chanlun
+        from chanlun import chan
+
+        cfg_rs = chanlun.缠论配置()
+        cfg_py = chan.缠论配置()
+        return cfg_rs, cfg_py
+
+    def test_to_dict_keys_一致(self):
+        """to_dict 字段名集合双端一致."""
+        import chanlun
+        from chanlun import chan
+
+        cfg_rs, cfg_py = self._make_configs()
+        d_rs = cfg_rs.to_dict()
+        d_py = cfg_py.to_dict()
+
+        self.assertEqual(set(d_rs.keys()), set(d_py.keys()), f"to_dict 字段不一致: R extra={set(d_rs.keys()) - set(d_py.keys())} P extra={set(d_py.keys()) - set(d_rs.keys())}")
+
+    def test_to_dict_values_一致(self):
+        """to_dict 值双端一致."""
+        import chanlun
+        from chanlun import chan
+
+        cfg_rs, cfg_py = self._make_configs()
+        d_rs = cfg_rs.to_dict()
+        d_py = cfg_py.to_dict()
+
+        mismatches = []
+        for k in d_rs:
+            v_rs = d_rs[k]
+            v_py = d_py.get(k)
+            if v_rs is None and v_py is None:
+                continue
+            if v_rs != v_py:
+                mismatches.append(f"  {k}: R={v_rs!r} P={v_py!r}")
+        self.assertEqual(len(mismatches), 0, f"to_dict 值不一致 ({len(mismatches)}处):\n" + "\n".join(mismatches[:10]))
+
+    def test_to_json_content_一致(self):
+        """to_json 内容一致（JSON 解析后对比）."""
+        import chanlun
+        from chanlun import chan
+        import json
+
+        cfg_rs, cfg_py = self._make_configs()
+        j_rs = json.loads(cfg_rs.to_json())
+        j_py = json.loads(cfg_py.to_json())
+
+        self.assertEqual(j_rs, j_py, f"to_json 内容不一致")
+
+    def test_from_dict_roundtrip_一致(self):
+        """from_dict → to_dict 往返双端一致."""
+        import chanlun
+        from chanlun import chan
+
+        cfg_rs, cfg_py = self._make_configs()
+        d = cfg_rs.to_dict()
+        cfg2_rs = chanlun.缠论配置.from_dict(d)
+        cfg2_py = chan.缠论配置.from_dict(d)
+
+        d2_rs = cfg2_rs.to_dict()
+        d2_py = cfg2_py.to_dict()
+        for k in d2_rs:
+            self.assertEqual(d2_rs[k], d2_py.get(k), f"from_dict 往返不一致: {k}")
+
+    def test_from_json_roundtrip_一致(self):
+        """from_json → to_dict 往返双端一致."""
+        import chanlun
+        from chanlun import chan
+
+        cfg_rs, cfg_py = self._make_configs()
+        j = cfg_rs.to_json()
+        cfg2_rs = chanlun.缠论配置.from_json(j)
+        cfg2_py = chan.缠论配置.from_json(j)
+
+        # 验证标识和关键字段一致
+        self.assertEqual(cfg2_rs.标识, cfg2_py.标识)
+        self.assertEqual(cfg2_rs.笔内元素数量, cfg2_py.笔内元素数量)
+        self.assertEqual(cfg2_rs.买卖点偏移, cfg2_py.买卖点偏移)
+        self.assertEqual(cfg2_rs.指标计算方式, cfg2_py.指标计算方式)
+
+    def test_custom_values_from_dict_一致(self):
+        """自定义字段 from_dict 双端一致."""
+        import chanlun
+        from chanlun import chan
+
+        data = {
+            "标识": "custom_test",
+            "缠K合并替换": True,
+            "笔内元素数量": 8,
+            "笔弱化": True,
+            "计算指标": False,
+            "指标计算方式": "高低均值",
+            "平滑异同移动平均线_快线周期": 12,
+            "买卖点偏移": 3,
+            "买卖点激进识别": True,
+        }
+        cfg_rs = chanlun.缠论配置.from_dict(data)
+        cfg_py = chan.缠论配置.from_dict(data)
+
+        d_rs = cfg_rs.to_dict()
+        d_py = cfg_py.to_dict()
+        for k in data:
+            self.assertEqual(d_rs.get(k), d_py.get(k), f"自定义字段 {k}: R={d_rs.get(k)} P={d_py.get(k)}")
+
+    def test_model_copy_一致(self):
+        """model_copy 双端输出一致."""
+        import chanlun
+        from chanlun import chan
+
+        cfg_rs, cfg_py = self._make_configs()
+        update = {"标识": "copied", "推送K线": False, "笔内元素数量": 10}
+
+        copy_rs = cfg_rs.model_copy(update)
+        copy_py = cfg_py.model_copy(update)
+
+        self.assertEqual(copy_rs.标识, copy_py.标识)
+        self.assertEqual(copy_rs.笔内元素数量, copy_py.笔内元素数量)
+        self.assertFalse(copy_rs.推送K线)
+        self.assertFalse(copy_py.推送K线)
+        # 未更新字段保持原值一致
+        self.assertEqual(copy_rs.买卖点偏移, copy_py.买卖点偏移)
+
+    def test_from_dict_过滤未知字段_一致(self):
+        """from_dict 过滤未知字段（兼容旧版本配置）双端一致."""
+        import chanlun
+        from chanlun import chan
+
+        data = {"标识": "test", "笔内元素数量": 7, "废弃字段_已删除": 999, "另一个旧字段": "xxx"}
+        cfg_rs = chanlun.缠论配置.from_dict(data)
+        cfg_py = chan.缠论配置.from_dict(data)
+
+        self.assertEqual(cfg_rs.标识, cfg_py.标识)
+        self.assertEqual(cfg_rs.笔内元素数量, cfg_py.笔内元素数量)
+        # 未知字段应被忽略，不影响构造
+        d_rs = cfg_rs.to_dict()
+        self.assertNotIn("废弃字段_已删除", d_rs)
+
+    def test_不推送_一致(self):
+        """不推送 静态方法双端一致."""
+        import chanlun
+        from chanlun import chan
+
+        cfg_rs = chanlun.缠论配置.不推送()
+        cfg_py = chan.缠论配置.不推送()
+
+        self.assertFalse(cfg_rs.推送K线)
+        self.assertFalse(cfg_py.推送K线)
+        self.assertFalse(cfg_rs.图表展示)
+        self.assertFalse(cfg_py.图表展示)
+        self.assertEqual(cfg_rs.笔内元素数量, cfg_py.笔内元素数量)
+
+    def test_对比_默认一致(self):
+        """默认配置 self 对比应无差异."""
+        import chanlun
+        from chanlun import chan
+
+        cfg_rs_a, _ = self._make_configs()
+        cfg_rs_b = chanlun.缠论配置()
+        diff_rs = cfg_rs_a.对比(cfg_rs_b)
+        self.assertIsInstance(diff_rs, dict)
+        self.assertEqual(len(diff_rs), 0, "默认一致配置不应有差异")
+
+        # Python side
+        cfg_py_a = chan.缠论配置()
+        cfg_py_b = chan.缠论配置()
+        diff_py = cfg_py_a.对比(cfg_py_b)
+        self.assertEqual(len(diff_py), 0)
+
+    def test_对比_有差异字段一致(self):
+        """修改字段后 对比 双端输出一致."""
+        import chanlun
+        from chanlun import chan
+
+        cfg_rs_a, cfg_py_a = self._make_configs()
+
+        # 构造有差异的配置
+        update = {"标识": "changed", "笔内元素数量": 99, "推送K线": False}
+        cfg_rs_b = cfg_rs_a.model_copy(update)
+        cfg_py_b = cfg_py_a.model_copy(update)
+
+        diff_rs = cfg_rs_a.对比(cfg_rs_b)
+        diff_py = cfg_py_a.对比(cfg_py_b)
+
+        self.assertEqual(set(diff_rs.keys()), set(diff_py.keys()), f"对比字段不一致: R={set(diff_rs.keys())} P={set(diff_py.keys())}")
+        for k in diff_rs:
+            self.assertEqual(diff_rs[k], diff_py[k], f"对比[{k}] 值不一致: R={diff_rs[k]!r} P={diff_py[k]!r}")
+
+    def test_对比_往返一致(self):
+        """to_dict → from_dict → 对比 应无差异."""
+        import chanlun
+        from chanlun import chan
+
+        cfg_rs, _ = self._make_configs()
+        d = cfg_rs.to_dict()
+        cfg2_rs = chanlun.缠论配置.from_dict(d)
+        diff = cfg_rs.对比(cfg2_rs)
+        self.assertEqual(len(diff), 0, f"Rust往返后对比不应有差异: {diff}")
+
+        # Python side
+        cfg_py = chan.缠论配置()
+        d_py = cfg_py.to_dict()
+        cfg2_py = chan.缠论配置.from_dict(d_py)
+        diff_py = cfg_py.对比(cfg2_py)
+        self.assertEqual(len(diff_py), 0)
+
+    def test_对比_与chan输出一致(self):
+        """对比 输出与 chan.对比 逐项一致."""
+        import chanlun
+        from chanlun import chan
+
+        cfg_rs, cfg_py = self._make_configs()
+        update = {"标识": "test_x", "缠K合并替换": True, "笔内元素数量": 7, "计算指标": False, "买卖点激进识别": True, "线段_修正": True}
+        alt_rs = cfg_rs.model_copy(update)
+        alt_py = cfg_py.model_copy(update)
+
+        # Rust binding: cfg_rs.对比(alt_rs)
+        diff_rs = cfg_rs.对比(alt_rs)
+        # chan.py: cfg_py.对比(alt_py)
+        diff_py = cfg_py.对比(alt_py)
+
+        self.assertEqual(diff_rs, diff_py, f"对比输出不一致:\n  R={diff_rs}\n  P={diff_py}")
+
+    def test_对比_only_model_fields(self):
+        """对比 仅比较 model_fields 字段."""
+        import chanlun
+        from chanlun import chan
+
+        cfg_rs, cfg_py = self._make_configs()
+        update = {"标识": "only_test"}
+        alt_rs = cfg_rs.model_copy(update)
+        alt_py = cfg_py.model_copy(update)
+
+        diff_rs = cfg_rs.对比(alt_rs)
+        diff_py = cfg_py.对比(alt_py)
+
+        self.assertEqual(len(diff_rs), 1)
+        self.assertEqual(len(diff_py), 1)
+        self.assertIn("标识", diff_rs)
+        self.assertIn("标识", diff_py)
+        self.assertEqual(diff_rs["标识"], "only_test")
+        self.assertEqual(diff_py["标识"], "only_test")
+
+    def test_对比_不推送_一致(self):
+        """不推送 配置与默认配置 对比 双端一致."""
+        import chanlun
+        from chanlun import chan
+
+        cfg_rs, cfg_py = self._make_configs()
+        muted_rs = chanlun.缠论配置.不推送()
+        muted_py = chan.缠论配置.不推送()
+
+        diff_rs = cfg_rs.对比(muted_rs)
+        diff_py = cfg_py.对比(muted_py)
+
+        self.assertEqual(set(diff_rs.keys()), set(diff_py.keys()))
+        # 不推送应关闭所有推送/图表字段
+        for k in diff_rs:
+            self.assertFalse(diff_rs[k], f"不推送差异字段 {k} 应为 False")
+            self.assertFalse(diff_py[k], f"不推送差异字段 {k} 应为 False")
+
+
+class Test生成K线双端一致(unittest.TestCase):
+    """根据当前K线生成新K线 Rust vs chan.py 输出一致."""
+
+    def test_生成K线_居中各方向双端一致(self):
+        """居中模式下各方向生成K线双端OHLC一致（居中=确定性输出）"""
+        import chanlun
+        from chanlun import chan
+
+        bar_rs = chanlun.K线.创建普K("btcusd", 1000000000, 50000, 50200, 49800, 50100, 100, 0, 300)
+        bar_py = chan.K线.创建普K("btcusd", chan.转化为时间戳(1000000000), 50000, 50200, 49800, 50100, 100, 0, 300)
+
+        directions = {
+            "向上": 0,
+            "向下": 1,
+            "向上缺口": 2,
+            "向下缺口": 3,
+            "衔接向上": 4,
+            "衔接向下": 5,
+        }
+        py_dirs = {
+            "向上": chan.相对方向.向上,
+            "向下": chan.相对方向.向下,
+            "向上缺口": chan.相对方向.向上缺口,
+            "向下缺口": chan.相对方向.向下缺口,
+            "衔接向上": chan.相对方向.衔接向上,
+            "衔接向下": chan.相对方向.衔接向下,
+        }
+
+        for name in directions:
+            new_rs = bar_rs.根据当前K线生成新K线(directions[name], 居中=True)
+            new_py = bar_py.根据当前K线生成新K线(py_dirs[name], 居中=True)
+
+            # 居中模式下，高和低是确定性的（偏移=高低差*0.5）
+            # 开盘价/收盘价/成交量含随机，不比较
+            tol = 1.0 + abs(new_py.高) * 1e-6
+            self.assertAlmostEqual(new_rs.高, new_py.高, delta=tol, msg=f"{name}: 最高价不一致 (R={new_rs.高}, P={new_py.高})")
+            self.assertAlmostEqual(new_rs.低, new_py.低, delta=tol, msg=f"{name}: 最低价不一致 (R={new_rs.低}, P={new_py.低})")
+
+        # 时间戳和序号
+        self.assertEqual(new_rs.序号, new_py.序号)
+        self.assertEqual(int(new_rs.时间戳), int(chan.转化为时间戳_数字(new_py.时间戳)))
+
+    def test_生成K线_居中外推验证(self):
+        """居中向上生成：新K线的高/低应整体高于原K线."""
+        import chanlun
+
+        bar = chanlun.K线.创建普K("btcusd", 1000000000, 50000, 50200, 49800, 50100, 100, 0, 300)
+        new = bar.根据当前K线生成新K线(0, 居中=True)
+
+        self.assertGreater(new.高, bar.高, "向上：新高应高于原高")
+        self.assertGreater(new.低, bar.低, "向上：新低应高于原低")
+
+        new_down = bar.根据当前K线生成新K线(1, 居中=True)
+        self.assertLess(new_down.高, bar.高, "向下：新高应低于原高")
+        self.assertLess(new_down.低, bar.低, "向下：新低应低于原低")
+
+    def test_生成K线_衔接验证(self):
+        """衔接向上：新K线的低 = 原K线的高（无缝衔接）."""
+        import chanlun
+
+        bar = chanlun.K线.创建普K("btcusd", 1000000000, 50000, 50200, 49800, 50100, 100, 0, 300)
+        new = bar.根据当前K线生成新K线(4, 居中=True)
+
+        self.assertAlmostEqual(new.低, bar.高, delta=1e-6, msg="衔接向上：新低应=原高")
+
+        new_down = bar.根据当前K线生成新K线(5, 居中=True)
+        self.assertAlmostEqual(new_down.高, bar.低, delta=1e-6, msg="衔接向下：新高应=原低")
+
+
 if __name__ == "__main__":
     unittest.main()

chanlun/Cargo.toml

@@ -1,6 +1,6 @@
 [package]
 name = "chanlun"
-version = "26.6.2"
+version = "26.6.4"
 edition = "2024"
 license = "MIT"
 description = "基于缠论（缠中说禅）理论的量化技术分析核心库，支持流式数据处理和多周期联立分析。"
@@ -17,6 +17,6 @@ serde = { version = "1", features = ["derive"] }
 serde_json = "1"
 byteorder = "1"
 chrono = { version = "0.4", features = ["serde"] }
-cached = "1"
+parking_lot = "0.12"
 tracing = "0.1"
-tracing-subscriber = "0.3"
+fastrand = "2"

chanlun/src/algorithm/bi.rs

@@ -29,9 +29,9 @@ use crate::kline::chan_kline::缠论K线;
 use crate::structure::dash_line::虚线;
 use crate::structure::fractal_obj::分型;
 use crate::types::{分型结构, 相对方向};
+use crate::{error, warn};
 use std::sync::Arc;
 use std::sync::atomic::Ordering;
-use tracing::{error, warn};
 
 /// 笔 — 从分型生成笔的算法集合（静态方法命名空间）
 pub struct 笔;
@@ -54,8 +54,7 @@ impl 笔 {
 
             if let (Some(高点), Some(低点)) = (&实际高点, &实际低点) {
                 let 原始数量 = 1
-                    + (低点.标的K线.read().unwrap().序号 - 高点.标的K线.read().unwrap().序号)
-                        .unsigned_abs() as usize;
+                    + (低点.标的K线.read().序号 - 高点.标的K线.read().序号).unsigned_abs() as usize;
                 if 原始数量 >= 配置.笔内元素数量 as usize {
                     return 配置.笔内元素数量 as usize;
                 }
@@ -76,8 +75,8 @@ impl 笔 {
                     && let (Some(高_k), Some(低_k)) = (&实际高点, &实际低点)
                 {
                     let 原始数量 = 1
-                        + (低_k.标的K线.read().unwrap().序号 - 高_k.标的K线.read().unwrap().序号)
-                            .unsigned_abs() as usize;
+                        + (低_k.标的K线.read().序号 - 高_k.标的K线.read().序号).unsigned_abs()
+                            as usize;
                     // 向上笔
                     if 筆.方向().是否向上()
                         && 低_k.低.get() < 筆.低()
@@ -219,7 +218,7 @@ impl 笔 {
     /// 判断笔的相对关系是否合理
     pub fn _相对关系(筆: &虚线, 配置: &缠论配置) -> bool {
         let 文分型 = &筆.文;
-        let 武分型 = 筆.武.read().unwrap();
+        let 武分型 = 筆.武.read();
 
         let 相对关系 = if 配置.笔内起始分型包含整笔 {
             let 文中_rc = Arc::clone(&文分型.中);
@@ -261,8 +260,8 @@ impl 笔 {
                 武分型.中.低.get(),
             );
             if 配置.笔内原始K线包含整笔 {
-                let 文标的 = 文分型.中.标的K线.read().unwrap();
-                let 武标的 = 武分型.中.标的K线.read().unwrap();
+                let 文标的 = 文分型.中.标的K线.read();
+                let 武标的 = 武分型.中.标的K线.read();
                 if crate::types::相对方向::分析(文标的.高, 文标的.低, 武标的.高, 武标的.低)
                     .是否包含()
                 {
@@ -280,10 +279,7 @@ impl 笔 {
 
     /// 以文会友 — 根据起点分型找笔
     pub fn 以文会友(笔序列: &[Arc<虚线>], 文: &Arc<分型>) -> Option<Arc<虚线>> {
-        笔序列
-            .iter()
-            .find(|b| Arc::as_ptr(&b.文) == Arc::as_ptr(文))
-            .cloned()
+        笔序列.iter().find(|b| Arc::ptr_eq(&b.文, 文)).cloned()
     }
 
     /// 以武会友 — 根据终点分型找笔
@@ -291,7 +287,7 @@ impl 笔 {
         笔序列
             .iter()
             .rev()
-            .find(|b| Arc::as_ptr(&*b.武.read().unwrap()) == Arc::as_ptr(武))
+            .find(|b| Arc::ptr_eq(&*b.武.read(), 武))
             .cloned()
     }
 
@@ -305,8 +301,7 @@ impl 笔 {
         for b in 笔序列.iter().rev() {
             // Python: 筆.文.中.序号 - 偏移 <= 缠K.序号 <= 筆.武.中.序号
             if b.文.中.序号.load(Ordering::Relaxed) - 偏移 <= 缠K.序号.load(Ordering::Relaxed)
-                && 缠K.序号.load(Ordering::Relaxed)
-                    <= b.武.read().unwrap().中.序号.load(Ordering::Relaxed)
+                && 缠K.序号.load(Ordering::Relaxed) <= b.武.read().中.序号.load(Ordering::Relaxed)
                 && b.文.中.周期 == 缠K.周期
                 && b.文.中.标识 == 缠K.标识
             {
@@ -323,7 +318,7 @@ impl 笔 {
         let 旧分型 = 分型序列.pop();
         if let (Some(旧笔), Some(旧分型)) = (笔序列.pop(), 旧分型) {
             assert!(
-                Arc::as_ptr(&旧笔.武.read().unwrap()) == Arc::as_ptr(&旧分型),
+                Arc::ptr_eq(&旧笔.武.read(), &旧分型),
                 "最后一笔终点错误{}",
                 行号
             );
@@ -388,7 +383,7 @@ impl 笔 {
         // Python line 2343-2348: 笔弱化模式
         if 配置.笔弱化 && !笔序列.is_empty() {
             let 前一笔 = 笔序列.last().unwrap();
-            let 前一笔缠K数 = 前一笔.武.read().unwrap().中.序号.load(Ordering::Relaxed)
+            let 前一笔缠K数 = 前一笔.武.read().中.序号.load(Ordering::Relaxed)
                 - 前一笔.文.中.序号.load(Ordering::Relaxed)
                 + 1;
             if 前一笔缠K数 == 3 {
@@ -434,7 +429,7 @@ impl 笔 {
 
                     // Python line 2359-2367: 文官调整
                     if let Some(ref 文官_k) = 文官
-                        && Arc::as_ptr(文官_k) != Arc::as_ptr(&之前分型.中)
+                        && !Arc::ptr_eq(文官_k, &之前分型.中)
                         && let Some(临时分型) =
                             分型::从缠K序列中获取分型(缠K序列, 文官_k)
                     {
@@ -476,7 +471,7 @@ impl 笔 {
 
                     if Self::_相对关系(&当前笔, 配置)
                         && let Some(ref 武将_k) = 武将
-                        && Arc::as_ptr(武将_k) == Arc::as_ptr(&当前分型.中)
+                        && Arc::ptr_eq(武将_k, &当前分型.中)
                     {
                         // 直接添加（对照 Python _添加新笔：直接 append）
                         Self::_添加新笔(分型序列, 笔序列, 当前分型, 当前笔, line!());
@@ -490,7 +485,7 @@ impl 笔 {
                             _ => Self::_次高(&基础序列, 配置.笔内相同终点取舍),
                         };
                         if let Some(ref 武将_k) = 武将
-                            && Arc::as_ptr(武将_k) == Arc::as_ptr(&当前分型.中)
+                            && Arc::ptr_eq(武将_k, &当前分型.中)
                             && Self::_相对关系(&当前笔, 配置)
                         {
                             Self::_添加新笔(分型序列, 笔序列, 当前分型, 当前笔, line!());
@@ -557,13 +552,12 @@ impl 笔 {
                             if !分型序列.is_empty()
                                 && Arc::as_ptr(分型序列.last().unwrap())
                                     == Arc::as_ptr(&临时分型_rc)
-                                && let Some(武_idx) = 缠K序列
-                                    .iter()
-                                    .position(|k| Arc::as_ptr(k) == Arc::as_ptr(武将_k))
+                                && let Some(武_idx) =
+                                    缠K序列.iter().position(|k| Arc::ptr_eq(k, 武将_k))
                             {
                                 for ck in &缠K序列[武_idx..] {
-                                    if (*ck.分型.read().unwrap() == Some(分型结构::底)
-                                        || *ck.分型.read().unwrap() == Some(分型结构::顶))
+                                    if (*ck.分型.read() == Some(分型结构::底)
+                                        || *ck.分型.read() == Some(分型结构::顶))
                                         && let Some(错过分型) =
                                             分型::从缠K序列中获取分型(缠K序列, ck)
                                     {
@@ -577,6 +571,15 @@ impl 笔 {
                                             递归层次 + 1,
                                             配置,
                                         );
+                                        if !分型序列.is_empty()
+                                            && Arc::as_ptr(分型序列.last().unwrap())
+                                                == Arc::as_ptr(&错过分型_rc)
+                                        {
+                                            warn!(
+                                                "笔.分析 事后修复错过的笔:{}, 当前分型: {}",
+                                                错过分型_rc, 当前分型
+                                            );
+                                        }
                                     }
                                 }
                             }
@@ -649,14 +652,10 @@ impl 笔 {
             新筆
                 .序号
                 .store(前一笔.序号.load(Ordering::Relaxed) + 1, Ordering::Relaxed);
-            if 新筆.武.read().unwrap().左.is_none() || 新筆.武.read().unwrap().右.is_none()
-            {
+            if 新筆.武.read().左.is_none() || 新筆.武.read().右.is_none() {
                 新筆.有效性.store(false, Ordering::Relaxed);
             }
-            if matches!(
-                前一笔.武.read().unwrap().结构(),
-                分型结构::上 | 分型结构::下
-            ) {
+            if matches!(前一笔.武.read().结构(), 分型结构::上 | 分型结构::下) {
                 error!("_添加新笔[{}] 出现无效分型 {}", 行号, 前一笔);
             }
         }
@@ -676,7 +675,7 @@ impl 笔 {
                     Self::_实际低点(&基础序列, 配置.笔内相同终点取舍),
                 )
                 && Arc::ptr_eq(&筆.文.中, &实际高)
-                && Arc::ptr_eq(&筆.武.read().unwrap().中, &实际低)
+                && Arc::ptr_eq(&筆.武.read().中, &实际低)
             {
                 return true;
             }
@@ -686,7 +685,7 @@ impl 笔 {
                     Self::_实际高点(&基础序列, 配置.笔内相同终点取舍),
                 )
                 && Arc::ptr_eq(&筆.文.中, &实际低)
-                && Arc::ptr_eq(&筆.武.read().unwrap().中, &实际高)
+                && Arc::ptr_eq(&筆.武.read().中, &实际高)
             {
                 return true;
             }
@@ -696,9 +695,9 @@ impl 笔 {
 
     /// 获取所有停顿位置 — 在笔范围内找出所有能成笔的分型组合
     pub fn 获取所有停顿位置(筆: &虚线, 观察员: &观察者) -> Vec<虚线> {
-        let mut 笔序列 = Vec::new();
-        let 文 = Arc::clone(&筆.文);
         let 基础序列 = 筆.获取缠K序列(&观察员.缠论K线序列);
+        let mut 笔序列 = Vec::with_capacity(基础序列.len() / 2);
+        let 文 = Arc::clone(&筆.文);
 
         if 基础序列.len() < 5 {
             return 笔序列;
@@ -707,10 +706,8 @@ impl 笔 {
         for i in 3..基础序列.len() - 1 {
             let k = &基础序列[i];
 
-            let 匹配顶 =
-                *k.分型.read().unwrap() == Some(分型结构::顶) && 筆.方向() == 相对方向::向上;
-            let 匹配底 =
-                *k.分型.read().unwrap() == Some(分型结构::底) && 筆.方向() == 相对方向::向下;
+            let 匹配顶 = *k.分型.read() == Some(分型结构::顶) && 筆.方向() == 相对方向::向上;
+            let 匹配底 = *k.分型.read() == Some(分型结构::底) && 筆.方向() == 相对方向::向下;
             if 匹配顶 || 匹配底 {
                 let 左 = Arc::clone(&基础序列[i - 1]);
                 let 中 = Arc::clone(k);
@@ -737,12 +734,12 @@ impl 笔 {
         for 筆 in &停顿位置 {
             let k线范围 = K线::截取rc(
                 &观察员.普通K线序列,
-                &当前筆.文.中.标的K线.read().unwrap().clone(),
-                &当前筆.武.read().unwrap().中.标的K线.read().unwrap().clone(),
+                &当前筆.文.中.标的K线.read().clone(),
+                &当前筆.武.read().中.标的K线.read().clone(),
             );
             let 背驰信号 = 虚线::计算K线序列MACD趋向背驰(&k线范围, 筆.方向());
             if 背驰信号.iter().all(|&x| x) {
-                结果.push(Arc::clone(&筆.武.read().unwrap().中));
+                结果.push(Arc::clone(&筆.武.read().中));
             }
         }
 

chanlun/src/algorithm/divergence.rs

@@ -39,13 +39,13 @@ impl 背驰分析 {
     ) -> bool {
         let 进入MACD = Self::_获取MACD面积(
             K线序列,
-            &进入段.文.中.标的K线.read().unwrap(),
-            &进入段.武.read().unwrap().中.标的K线.read().unwrap(),
+            &进入段.文.中.标的K线.read(),
+            &进入段.武.read().中.标的K线.read(),
         );
         let 离开MACD = Self::_获取MACD面积(
             K线序列,
-            &离开段.文.中.标的K线.read().unwrap(),
-            &离开段.武.read().unwrap().中.标的K线.read().unwrap(),
+            &离开段.文.中.标的K线.read(),
+            &离开段.武.read().中.标的K线.read(),
         );
 
         // 计算面积（绝对值求和）
@@ -69,18 +69,18 @@ impl 背驰分析 {
 
     /// 斜率背驰 — 价格斜率背驰
     pub fn 斜率背驰(进入段: &虚线, 离开段: &虚线) -> bool {
-        let dx = (进入段.武.read().unwrap().时间戳() - 进入段.文.时间戳()) as f64;
+        let dx = (进入段.武.read().时间戳() - 进入段.文.时间戳()) as f64;
         if dx == 0.0 {
             return false;
         }
-        let dy = 进入段.武.read().unwrap().分型特征值 - 进入段.文.分型特征值;
+        let dy = 进入段.武.read().分型特征值 - 进入段.文.分型特征值;
         let 进入斜率 = dy / dx;
 
-        let dx = (离开段.武.read().unwrap().时间戳() - 离开段.文.时间戳()) as f64;
+        let dx = (离开段.武.read().时间戳() - 离开段.文.时间戳()) as f64;
         if dx == 0.0 {
             return false;
         }
-        let dy = 离开段.武.read().unwrap().分型特征值 - 离开段.文.分型特征值;
+        let dy = 离开段.武.read().分型特征值 - 离开段.文.分型特征值;
         let 离开斜率 = dy / dx;
 
         if 进入段.方向() == 相对方向::向上 {
@@ -92,12 +92,12 @@ impl 背驰分析 {
 
     /// 测度背驰 — 价格时间测度背驰
     pub fn 测度背驰(进入段: &虚线, 离开段: &虚线) -> bool {
-        let dx = (进入段.武.read().unwrap().时间戳() - 进入段.文.时间戳()) as f64;
-        let dy = 进入段.武.read().unwrap().分型特征值 - 进入段.文.分型特征值;
+        let dx = (进入段.武.read().时间戳() - 进入段.文.时间戳()) as f64;
+        let dy = 进入段.武.read().分型特征值 - 进入段.文.分型特征值;
         let 进入测度 = (dx * dx + dy * dy).sqrt();
 
-        let dx = (离开段.武.read().unwrap().时间戳() - 离开段.文.时间戳()) as f64;
-        let dy = 离开段.武.read().unwrap().分型特征值 - 离开段.文.分型特征值;
+        let dx = (离开段.武.read().时间戳() - 离开段.文.时间戳()) as f64;
+        let dy = 离开段.武.read().分型特征值 - 离开段.文.分型特征值;
         let 离开测度 = (dx * dx + dy * dy).sqrt();
 
         if 进入段.方向() == 相对方向::向上 {
@@ -187,12 +187,8 @@ impl 背驰分析 {
     // ---- 内部辅助 ----
 
     fn _获取MACD面积(K线序列: &[Arc<K线>], 始: &Arc<K线>, 终: &Arc<K线>) -> MACD面积 {
-        let 始_idx = K线序列
-            .iter()
-            .position(|k| Arc::as_ptr(k) == Arc::as_ptr(始));
-        let 终_idx = K线序列
-            .iter()
-            .position(|k| Arc::as_ptr(k) == Arc::as_ptr(终));
+        let 始_idx = K线序列.iter().position(|k| Arc::ptr_eq(k, 始));
+        let 终_idx = K线序列.iter().position(|k| Arc::ptr_eq(k, 终));
 
         let mut 阳 = 0.0f64;
         let mut 阴 = 0.0f64;
@@ -200,7 +196,7 @@ impl 背驰分析 {
         if let (Some(始), Some(终)) = (始_idx, 终_idx) {
             let (始, 终) = if 始 <= 终 { (始, 终) } else { (终, 始) };
             for k in &K线序列[始..=终] {
-                if let Some(macd) = k.指标.read().unwrap().macd() {
+                if let Some(macd) = k.指标.read().macd() {
                     let hist = macd.MACD柱;
                     if hist >= 0.0 {
                         阳 += hist;

chanlun/src/algorithm/hub.rs

@@ -25,8 +25,9 @@
 use crate::structure::dash_line::虚线;
 use crate::structure::fractal_obj::分型;
 use crate::types::相对方向;
+use parking_lot::RwLock;
+use std::sync::Arc;
 use std::sync::atomic::{AtomicI64, Ordering};
-use std::sync::{Arc, RwLock};
 
 /// 中枢 — 三段虚线重叠区间构成的价格中枢
 ///
@@ -59,11 +60,11 @@ impl Clone for 中枢 {
     fn clone(&self) -> Self {
         Self {
             序号: AtomicI64::new(self.序号.load(Ordering::Relaxed)),
-            标识: RwLock::new(self.标识.read().unwrap().clone()),
+            标识: RwLock::new(self.标识.read().clone()),
             级别: AtomicI64::new(self.级别.load(Ordering::Relaxed)),
-            基础序列: RwLock::new(self.基础序列.read().unwrap().clone()),
-            第三买卖线: RwLock::new(self.第三买卖线.read().unwrap().clone()),
-            本级_第三买卖线: RwLock::new(self.本级_第三买卖线.read().unwrap().clone()),
+            基础序列: RwLock::new(self.基础序列.read().clone()),
+            第三买卖线: RwLock::new(self.第三买卖线.read().clone()),
+            本级_第三买卖线: RwLock::new(self.本级_第三买卖线.read().clone()),
         }
     }
 }
@@ -83,9 +84,9 @@ impl 中枢 {
 
     /// 向基础序列尾部添加虚线（中枢延伸），并清除第三买卖线
     pub fn _添加虚线(&self, 实线: Arc<虚线>) {
-        self.基础序列.write().unwrap().push(实线);
-        *self.本级_第三买卖线.write().unwrap() = None;
-        *self.第三买卖线.write().unwrap() = None;
+        self.基础序列.write().push(实线);
+        *self.本级_第三买卖线.write() = None;
+        *self.第三买卖线.write() = None;
     }
 
     /// 返回图表标题字符串，格式为 "文.标识:文.周期:中枢标识:序号"
@@ -94,24 +95,25 @@ impl 中枢 {
             "{}:{}:{}:{}",
             self.文().中.标识,
             self.文().中.周期,
-            self.标识.read().unwrap(),
+            self.标识.read(),
             self.序号.load(Ordering::Relaxed)
         )
     }
 
     /// 返回基础序列的最后一根虚线（当前离开段）
     pub fn 离开段(&self) -> Arc<虚线> {
-        Arc::clone(&self.基础序列.read().unwrap()[self.基础序列.read().unwrap().len() - 1])
+        let guard = self.基础序列.read();
+        Arc::clone(&guard[guard.len() - 1])
     }
 
     /// 返回中枢方向（与基础序列第一段方向相反）
     pub fn 方向(&self) -> 相对方向 {
-        self.基础序列.read().unwrap()[0].方向().翻转()
+        self.基础序列.read()[0].方向().翻转()
     }
 
     /// 中枢上沿 = min(前三段的高)
     pub fn 高(&self) -> f64 {
-        self.基础序列.read().unwrap()[..3]
+        self.基础序列.read()[..3]
             .iter()
             .map(|x| x.高())
             .min_by(|a, b| a.partial_cmp(b).unwrap_or(std::cmp::Ordering::Equal))
@@ -120,7 +122,7 @@ impl 中枢 {
 
     /// 中枢下沿 = max(前三段的低)
     pub fn 低(&self) -> f64 {
-        self.基础序列.read().unwrap()[..3]
+        self.基础序列.read()[..3]
             .iter()
             .map(|x| x.低())
             .max_by(|a, b| a.partial_cmp(b).unwrap_or(std::cmp::Ordering::Equal))
@@ -131,7 +133,6 @@ impl 中枢 {
     pub fn 高高(&self) -> f64 {
         self.基础序列
             .read()
-            .unwrap()
             .iter()
             .map(|x| x.高())
             .max_by(|a, b| a.partial_cmp(b).unwrap_or(std::cmp::Ordering::Equal))
@@ -142,7 +143,6 @@ impl 中枢 {
     pub fn 低低(&self) -> f64 {
         self.基础序列
             .read()
-            .unwrap()
             .iter()
             .map(|x| x.低())
             .min_by(|a, b| a.partial_cmp(b).unwrap_or(std::cmp::Ordering::Equal))
@@ -151,46 +151,47 @@ impl 中枢 {
 
     /// 返回基础序列第一段的起点分型
     pub fn 文(&self) -> Arc<分型> {
-        Arc::clone(&self.基础序列.read().unwrap()[0].文)
+        Arc::clone(&self.基础序列.read()[0].文)
     }
 
     /// 返回基础序列最后一段的终点分型
     pub fn 武(&self) -> Arc<分型> {
-        Arc::clone(
-            &*self.基础序列.read().unwrap()[self.基础序列.read().unwrap().len() - 1]
-                .武
-                .read()
-                .unwrap(),
-        )
+        let guard = self.基础序列.read();
+        Arc::clone(&*guard[guard.len() - 1].武.read())
     }
 
     /// 设置第三类买卖点对应的虚线
     pub fn 设置第三买卖线(&self, 线: Option<Arc<虚线>>) {
-        *self.第三买卖线.write().unwrap() = 线;
+        *self.第三买卖线.write() = 线;
     }
 
     /// 获取序列 — 基础序列 + 第三买卖线（若有）
     pub fn 获取序列(&self) -> Vec<Arc<虚线>> {
-        let mut 序列: Vec<Arc<虚线>> = self.基础序列.read().unwrap().clone();
-        if let Some(ref 三买) = *self.第三买卖线.read().unwrap() {
+        let mut 序列: Vec<Arc<虚线>> = self.基础序列.read().clone();
+        if let Some(ref 三买) = *self.第三买卖线.read() {
             序列.push(Arc::clone(三买));
         }
         序列
     }
 
+    /// 获取基础序列最后一个元素
+    pub fn 最后(&self) -> Option<Arc<虚线>> {
+        self.基础序列.read().last().cloned()
+    }
+
     /// 返回序列化数据文本，用于调试和存储
     pub fn 获取数据文本(&self) -> String {
-        let 第三买卖线_str = match &*self.第三买卖线.read().unwrap() {
+        let 第三买卖线_str = match &*self.第三买卖线.read() {
             Some(x) => format!("{}", x),
             None => "None".to_string(),
         };
-        let 本级_第三买卖线_str = match &*self.本级_第三买卖线.read().unwrap() {
+        let 本级_第三买卖线_str = match &*self.本级_第三买卖线.read() {
             Some(x) => format!("{}", x),
             None => "None".to_string(),
         };
         format!(
             "{}, {}, {}, 文:({},{}), 武:({},{}), {}, {}",
-            self.标识.read().unwrap(),
+            self.标识.read(),
             self.序号.load(Ordering::Relaxed),
             self.级别.load(Ordering::Relaxed),
             self.文().时间戳(),
@@ -204,67 +205,63 @@ impl 中枢 {
 
     /// 校验中枢合法性
     pub fn _校验合法性(&self, 序列: &[Arc<虚线>]) -> bool {
-        let mut 有效序列 = self.基础序列.read().unwrap().clone();
+        let guard = self.基础序列.read();
+        let mut 有效序列 = guard.clone();
         let mut 无效序列: Vec<Arc<虚线>> = Vec::new();
-        for 元素 in self.基础序列.read().unwrap().iter() {
-            if !序列.iter().any(|x| Arc::as_ptr(x) == Arc::as_ptr(元素)) {
+        let 首序号 = 序列[0].序号.load(Ordering::Relaxed);
+        for 元素 in guard.iter() {
+            let idx = (元素.序号.load(Ordering::Relaxed) - 首序号) as usize;
+            if idx >= 序列.len() || !Arc::ptr_eq(&序列[idx], 元素) {
                 无效序列.push(Arc::clone(元素));
             }
         }
-
         if !无效序列.is_empty() {
             let 无效 = &无效序列[0];
-            if let Some(pos) = self
-                .基础序列
-                .read()
-                .unwrap()
-                .iter()
-                .position(|x| Arc::as_ptr(x) == Arc::as_ptr(无效))
-            {
-                有效序列 = self.基础序列.read().unwrap()[..pos].to_vec();
-            }
+            // Python: 序号 = 线段._索引(self.基础序列, 无效)
+            let pos = crate::algorithm::segment::线段::_索引(&guard, 无效);
+            有效序列 = guard[..pos].to_vec();
         }
+        drop(guard);
 
         if 有效序列.len() < 3 {
             self.设置第三买卖线(None);
-            *self.本级_第三买卖线.write().unwrap() = None;
+            *self.本级_第三买卖线.write() = None;
             return false;
         }
 
-        *self.基础序列.write().unwrap() = 有效序列;
+        *self.基础序列.write() = 有效序列;
 
         let 中枢高 = self.高();
         let 中枢低 = self.低();
         有效序列 = Vec::new();
-        for 元素 in self.基础序列.read().unwrap().iter() {
+        for 元素 in self.基础序列.read().iter() {
             if crate::types::相对方向::分析(中枢高, 中枢低, 元素.高(), 元素.低()).是否缺口()
             {
                 break;
             }
             有效序列.push(Arc::clone(元素));
         }
-        *self.基础序列.write().unwrap() = 有效序列;
+        *self.基础序列.write() = 有效序列;
 
-        if self.基础序列.read().unwrap().len() < 3 {
-            return false;
-        }
-
-        for i in 1..self.基础序列.read().unwrap().len() {
-            let 前 = &self.基础序列.read().unwrap()[i - 1];
-            let 后 = &self.基础序列.read().unwrap()[i];
-            if !前.之后是(后) {
+        let 是缺口 = {
+            let guard = self.基础序列.read();
+            if guard.len() < 3 {
                 return false;
             }
-        }
-
-        if !crate::types::相对方向::分析(
-            self.基础序列.read().unwrap()[0].高(),
-            self.基础序列.read().unwrap()[0].低(),
-            self.基础序列.read().unwrap()[2].高(),
-            self.基础序列.read().unwrap()[2].低(),
-        )
-        .是否缺口()
-        {
+            for i in 1..guard.len() {
+                if !guard[i - 1].之后是(&guard[i]) {
+                    return false;
+                }
+            }
+            crate::types::相对方向::分析(
+                guard[0].高(),
+                guard[0].低(),
+                guard[2].高(),
+                guard[2].低(),
+            )
+            .是否缺口()
+        };
+        if !是缺口 {
             let 重叠高 = self.高();
             let 重叠低 = self.低();
             if 重叠低 > 重叠高 {
@@ -272,10 +269,12 @@ impl 中枢 {
             }
         }
 
-        let 三买线_opt = self.第三买卖线.read().unwrap().clone();
+        let 三买线_opt = self.第三买卖线.read().clone();
         if let Some(ref 三买线) = 三买线_opt {
-            if 序列.iter().any(|x| Arc::as_ptr(x) == Arc::as_ptr(三买线)) {
-                if !self.基础序列.read().unwrap().last().unwrap().之后是(三买线) {
+            let 首序号 = 序列[0].序号.load(Ordering::Relaxed);
+            let idx = (三买线.序号.load(Ordering::Relaxed) - 首序号) as usize;
+            if idx < 序列.len() && Arc::ptr_eq(&序列[idx], 三买线) {
+                if !self.基础序列.read().last().unwrap().之后是(三买线) {
                     self.设置第三买卖线(None);
                 } else if !crate::types::相对方向::分析(
                     self.高(),
@@ -298,25 +297,44 @@ impl 中枢 {
     /// 完整性 — 详见教你炒股票43：有关背驰的补习课
     /// 不完整时下一个中枢大概率会与当前中枢发生扩展
     pub fn 完整性(&self, 虚实: &str) -> bool {
-        if *self.基础序列.read().unwrap()[0].标识.read().unwrap() == "笔" {
-            return self.第三买卖线.read().unwrap().is_some();
+        if *self.基础序列.read()[0].标识.read() == "笔" {
+            return self.第三买卖线.read().is_some();
         }
 
-        let 基础序列_ref = self.基础序列.read().unwrap();
+        // if self.本级_第三买卖线: return True  # 暂未启用
+
+        let 中枢状态 = self.当前状态();
+        if 中枢状态 == "中枢之中" {
+            return false;
+        }
+
+        let 基础序列_ref = self.基础序列.read();
         let 最后段 = 基础序列_ref.last().unwrap();
         let 内部中枢_vec = if 虚实 == "合" {
-            最后段.合_中枢序列.read().unwrap()
+            最后段.合_中枢序列.read()
         } else {
-            最后段.实_中枢序列.read().unwrap()
+            最后段.实_中枢序列.read()
         };
+        if 内部中枢_vec.is_empty() {
+            return false;
+        }
+
+        let 高 = self.高();
+        let 低 = self.低();
         for 内部中枢 in 内部中枢_vec.iter() {
-            if crate::types::相对方向::分析(
-                self.高(),
-                self.低(),
-                内部中枢.高(),
-                内部中枢.低(),
-            )
-            .是否缺口()
+            let 内部中枢高 = 内部中枢.高();
+            let 内部中枢低 = 内部中枢.低();
+            if 中枢状态 == "中枢之下" {
+                if 低 <= 内部中枢高 {
+                    continue;
+                }
+            } else {
+                // 中枢之上
+                if 高 >= 内部中枢低 {
+                    continue;
+                }
+            }
+            if crate::types::相对方向::分析(高, 低, 内部中枢高, 内部中枢低).是否缺口()
             {
                 return true;
             }
@@ -330,24 +348,19 @@ impl 中枢 {
         扩展中枢: &mut Vec<Arc<中枢>>,
         配置: &crate::config::缠论配置,
     ) {
-        if self.基础序列.read().unwrap().len() >= 9 {
+        if self.基础序列.read().len() >= 9 {
             let mut 扩展线段: Vec<Arc<虚线>> = Vec::new();
-            let 基础序列_ref = self.基础序列.read().unwrap();
+            let 基础序列_ref = self.基础序列.read();
             crate::algorithm::segment::线段::扩展分析(&基础序列_ref, &mut 扩展线段, 配置);
-            中枢::分析(
-                &扩展线段,
-                扩展中枢,
-                false,
-                &format!("{}_扩展中枢_", self.标识.read().unwrap()),
-                0,
-            );
+            let 标识 = format!("{}_扩展中枢_", self.标识.read());
+            中枢::分析(&扩展线段, 扩展中枢, false, &标识, 0);
         }
     }
 
     /// 当前状态 — 详见教你炒股票49：利润率最大的操作模式
     /// 返回当前中枢最后一段所处的位置关系：中枢之中/中枢之上/中枢之下
     pub fn 当前状态(&self) -> &str {
-        let 基础序列_ref = self.基础序列.read().unwrap();
+        let 基础序列_ref = self.基础序列.read();
         let 最后 = Arc::clone(基础序列_ref.last().unwrap());
         let 尾部 = 最后.获取_武();
         let 关系 = crate::types::相对方向::分析(
@@ -390,7 +403,7 @@ impl 中枢 {
         assert!(Self::基础检查(&左, &中, &右), "中枢.创建 基础检查失败");
         Self::new(
             0,
-            format!("{}中枢<{}>", 标识, 中.标识.read().unwrap()),
+            format!("{}中枢<{}>", 标识, 中.标识.read()),
             级别,
             vec![左, 中, 右],
         )
@@ -422,18 +435,8 @@ impl 中枢 {
             待添加中枢
                 .序号
                 .store(前一个.序号.load(Ordering::Relaxed) + 1, Ordering::Relaxed);
-            let 前_last_序号 = 前一个
-                .获取序列()
-                .last()
-                .unwrap()
-                .序号
-                .load(Ordering::Relaxed);
-            let new_last_序号 = 待添加中枢
-                .获取序列()
-                .last()
-                .unwrap()
-                .序号
-                .load(Ordering::Relaxed);
+            let 前_last_序号 = 前一个.最后().unwrap().序号.load(Ordering::Relaxed);
+            let new_last_序号 = 待添加中枢.最后().unwrap().序号.load(Ordering::Relaxed);
             if 前_last_序号 > new_last_序号 {
                 panic!(
                     "向中枢序列尾部添加 序号错误 前last={} > new_last={}",
@@ -478,11 +481,8 @@ impl 中枢 {
                 let 右 = &虚线序列[i + 1];
 
                 if Self::基础检查(左, 中, 右) {
-                    // Python: 序号 = 虚线序列.index(左)
-                    let 序号 = 虚线序列
-                        .iter()
-                        .position(|x| Arc::as_ptr(x) == Arc::as_ptr(左))
-                        .expect("中枢.分析: 左元素不在虚线序列中");
+                    // Python: 序号 = 线段._索引(虚线序列, 左)
+                    let 序号: usize = crate::algorithm::segment::线段::_索引(虚线序列, 左);
                     if 跳过首部 && (左.序号.load(Ordering::Relaxed) == 0 || 序号 == 0) {
                         continue;
                     }
@@ -525,22 +525,16 @@ impl 中枢 {
             return;
         }
 
-        // 找到当前中枢最后一个元素在虚线序列中的位置
+        // Python: 序号 = 线段._索引(虚线序列, 当前中枢.基础序列[-1]) + 1
         let 起始索引 = {
             let cur = &中枢序列[当前中枢_idx];
-            let 最后元素 = &cur.基础序列.read().unwrap()[cur.基础序列.read().unwrap().len() - 1];
-            match 虚线序列
-                .iter()
-                .position(|x| Arc::as_ptr(x) == Arc::as_ptr(最后元素))
-            {
-                Some(idx) => idx + 1,
-                None => return,
-            }
+            let guard = cur.基础序列.read();
+            crate::algorithm::segment::线段::_索引(虚线序列, &guard[guard.len() - 1]) + 1
         };
 
         let mut 中枢高 = 中枢序列[当前中枢_idx].高();
         let mut 中枢低 = 中枢序列[当前中枢_idx].低();
-        let mut 候选序列: Vec<Arc<虚线>> = Vec::new();
+        let mut 候选序列 = Vec::with_capacity(3);
 
         for 当前虚线_ref in &虚线序列[起始索引..] {
             let 当前虚线 = Arc::clone(当前虚线_ref);
@@ -553,12 +547,7 @@ impl 中枢 {
                 // Python: if 当前中枢.基础序列[-1].之后是(当前虚线):
                 let needs_三买 = {
                     let cur = &中枢序列[当前中枢_idx];
-                    cur.基础序列
-                        .read()
-                        .unwrap()
-                        .last()
-                        .unwrap()
-                        .之后是(&当前虚线)
+                    cur.基础序列.read().last().unwrap().之后是(&当前虚线)
                 };
                 if needs_三买 {
                     中枢序列[当前中枢_idx].设置第三买卖线(Some(当前虚线.clone()));
@@ -570,17 +559,11 @@ impl 中枢 {
                         中枢序列[当前中枢_idx]
                             .基础序列
                             .read()
-                            .unwrap()
                             .last()
                             .unwrap()
                             .之后是(&当前虚线),
                         "中枢延伸: 不连续 {}, {}",
-                        中枢序列[当前中枢_idx]
-                            .基础序列
-                            .read()
-                            .unwrap()
-                            .last()
-                            .unwrap(),
+                        中枢序列[当前中枢_idx].基础序列.read().last().unwrap(),
                         当前虚线
                     );
                     中枢序列[当前中枢_idx]._添加虚线(当前虚线);
@@ -594,7 +577,6 @@ impl 中枢 {
                 let 起始方向 = 中枢序列[当前中枢_idx]
                     .基础序列
                     .read()
-                    .unwrap()
                     .last()
                     .unwrap()
                     .方向()
@@ -628,13 +610,13 @@ impl 中枢 {
                 ),
             );
         }
-        if *self.标识.read().unwrap() != *other.标识.read().unwrap() {
+        if *self.标识.read() != *other.标识.read() {
             return (
                 false,
                 format!(
                     "中枢: [标识] 不等 A={},B={}",
-                    self.标识.read().unwrap(),
-                    other.标识.read().unwrap()
+                    self.标识.read(),
+                    other.标识.read()
                 ),
             );
         }
@@ -649,8 +631,8 @@ impl 中枢 {
             );
         }
         // 基础序列
-        let a_seq = self.基础序列.read().unwrap();
-        let b_seq = other.基础序列.read().unwrap();
+        let a_seq = self.基础序列.read();
+        let b_seq = other.基础序列.read();
         if a_seq.len() != b_seq.len() {
             return (
                 false,
@@ -692,16 +674,16 @@ impl 中枢 {
         };
         检查单个(
             "第三买卖线",
-            &self.第三买卖线.read().unwrap(),
-            &other.第三买卖线.read().unwrap(),
+            &self.第三买卖线.read(),
+            &other.第三买卖线.read(),
             浮点容差,
         )
         .map_err(|e| (false, e))
         .ok();
         检查单个(
             "本级_第三买卖线",
-            &self.本级_第三买卖线.read().unwrap(),
-            &other.本级_第三买卖线.read().unwrap(),
+            &self.本级_第三买卖线.read(),
+            &other.本级_第三买卖线.read(),
             浮点容差,
         )
         .map_err(|e| (false, e))
@@ -712,21 +694,26 @@ impl 中枢 {
 
 impl std::fmt::Display for 中枢 {
     fn fmt(&self, f: &mut std::fmt::Formatter<'_>) -> std::fmt::Result {
-        let 序列_str = self
-            .基础序列
-            .read()
-            .unwrap()
-            .iter()
-            .map(|d| format!("{}", d))
-            .collect::<Vec<_>>()
-            .join(", ");
+        let guard = self.基础序列.read();
+        let len = guard.len();
+        let 序列_str = if let Some((first, rest)) = guard.split_first() {
+            let mut s = format!("{}", first);
+            for d in rest {
+                use std::fmt::Write;
+                write!(&mut s, ", {}", d).unwrap();
+            }
+            s
+        } else {
+            String::new()
+        };
+        drop(guard);
         write!(
             f,
             "{}({}, {}, 元素数量: {}, [{}], {} ===>>> {})",
-            self.标识.read().unwrap(),
+            self.标识.read(),
             crate::utils::format_f64_g(self.高()),
             crate::utils::format_f64_g(self.低()),
-            self.基础序列.read().unwrap().len(),
+            len,
             序列_str,
             self.文(),
             self.武(),
@@ -851,11 +838,11 @@ mod tests {
         );
 
         assert_eq!(中枢.序号.load(Ordering::Relaxed), 1);
-        assert_eq!(*中枢.标识.read().unwrap(), "测试中枢");
+        assert_eq!(*中枢.标识.read(), "测试中枢");
         assert_eq!(中枢.级别.load(Ordering::Relaxed), 1);
-        assert_eq!(中枢.基础序列.read().unwrap().len(), 3);
-        assert!(中枢.第三买卖线.read().unwrap().is_none());
-        assert!(中枢.本级_第三买卖线.read().unwrap().is_none());
+        assert_eq!(中枢.基础序列.read().len(), 3);
+        assert!(中枢.第三买卖线.read().is_none());
+        assert!(中枢.本级_第三买卖线.read().is_none());
     }
 
     #[test]
@@ -877,16 +864,16 @@ mod tests {
 
         // RefCell 第三买卖线读写
         中枢.设置第三买卖线(Some(Arc::clone(&笔1)));
-        assert!(中枢.第三买卖线.read().unwrap().is_some());
+        assert!(中枢.第三买卖线.read().is_some());
         assert_eq!(
-            Arc::as_ptr(中枢.第三买卖线.read().unwrap().as_ref().unwrap()),
+            Arc::as_ptr(中枢.第三买卖线.read().as_ref().unwrap()),
             Arc::as_ptr(&笔1)
         );
 
         // 本级_第三买卖线
-        assert!(中枢.本级_第三买卖线.read().unwrap().is_none());
-        *中枢.本级_第三买卖线.write().unwrap() = Some(Arc::clone(&笔3));
-        assert!(中枢.本级_第三买卖线.read().unwrap().is_some());
+        assert!(中枢.本级_第三买卖线.read().is_none());
+        *中枢.本级_第三买卖线.write() = Some(Arc::clone(&笔3));
+        assert!(中枢.本级_第三买卖线.read().is_some());
     }
 
     // ============================================================
@@ -906,14 +893,11 @@ mod tests {
             1,
             vec![Arc::clone(&笔1), Arc::clone(&笔2), Arc::clone(&笔3)],
         );
-        assert_eq!(中枢.基础序列.read().unwrap().len(), 3);
+        assert_eq!(中枢.基础序列.read().len(), 3);
 
         中枢._添加虚线(Arc::clone(&笔4));
-        assert_eq!(中枢.基础序列.read().unwrap().len(), 4);
-        assert_eq!(
-            Arc::as_ptr(&中枢.基础序列.read().unwrap()[3]),
-            Arc::as_ptr(&笔4)
-        );
+        assert_eq!(中枢.基础序列.read().len(), 4);
+        assert_eq!(Arc::as_ptr(&中枢.基础序列.read()[3]), Arc::as_ptr(&笔4));
     }
 
     #[test]
@@ -930,14 +914,14 @@ mod tests {
             vec![Arc::clone(&笔1), Arc::clone(&笔2), Arc::clone(&笔3)],
         );
         中枢.设置第三买卖线(Some(Arc::clone(&笔1)));
-        *中枢.本级_第三买卖线.write().unwrap() = Some(Arc::clone(&笔2));
-        assert!(中枢.第三买卖线.read().unwrap().is_some());
-        assert!(中枢.本级_第三买卖线.read().unwrap().is_some());
+        *中枢.本级_第三买卖线.write() = Some(Arc::clone(&笔2));
+        assert!(中枢.第三买卖线.read().is_some());
+        assert!(中枢.本级_第三买卖线.read().is_some());
 
         中枢._添加虚线(Arc::clone(&笔4));
         // 添加虚线后第三买卖线被清除
-        assert!(中枢.第三买卖线.read().unwrap().is_none());
-        assert!(中枢.本级_第三买卖线.read().unwrap().is_none());
+        assert!(中枢.第三买卖线.read().is_none());
+        assert!(中枢.本级_第三买卖线.read().is_none());
     }
 
     // ============================================================
@@ -963,15 +947,15 @@ mod tests {
         // 基础序列中的 Rc 指针应一致
         for i in 0..3 {
             assert_eq!(
-                Arc::as_ptr(&中枢.基础序列.read().unwrap()[i]),
-                Arc::as_ptr(&克隆.基础序列.read().unwrap()[i])
+                Arc::as_ptr(&中枢.基础序列.read()[i]),
+                Arc::as_ptr(&克隆.基础序列.read()[i])
             );
         }
 
         // 第三买卖线 Rc 指针应一致
         assert_eq!(
-            Arc::as_ptr(中枢.第三买卖线.read().unwrap().as_ref().unwrap()),
-            Arc::as_ptr(克隆.第三买卖线.read().unwrap().as_ref().unwrap())
+            Arc::as_ptr(中枢.第三买卖线.read().as_ref().unwrap()),
+            Arc::as_ptr(克隆.第三买卖线.read().as_ref().unwrap())
         );
     }
 
@@ -1030,12 +1014,12 @@ mod tests {
 
         // 通过 rc1 添加虚线
         中枢1._添加虚线(Arc::clone(&笔4));
-        assert_eq!(中枢2.基础序列.read().unwrap().len(), 4);
+        assert_eq!(中枢2.基础序列.read().len(), 4);
 
         // 验证共享的 Arc<虚线> 指针一致
         assert_eq!(
-            Arc::as_ptr(&中枢1.基础序列.read().unwrap()[3]),
-            Arc::as_ptr(&中枢2.基础序列.read().unwrap()[3])
+            Arc::as_ptr(&中枢1.基础序列.read()[3]),
+            Arc::as_ptr(&中枢2.基础序列.read()[3])
         );
     }
 }

chanlun/src/business/bsp.rs

@@ -347,7 +347,7 @@ impl 买卖点 {
         let 破位值 = 买卖点分型.分型特征值();
 
         // 当前K线 — 从缠K获取其标的K线
-        let 当前K线 = Arc::clone(&*当前缠K.标的K线.read().unwrap());
+        let 当前K线 = Arc::clone(&*当前缠K.标的K线.read());
         // 当前缠K序号 — 与买卖点K线（分型.中.序号）同尺度，用于偏移计算
         let 当前缠K序号 = 当前缠K.序号.load(Ordering::Relaxed);
 

chanlun/src/business/multi_frame.rs

@@ -26,24 +26,21 @@ use crate::business::observer::观察者;
 use crate::business::synthesizer::K线合成器;
 use crate::config::缠论配置;
 use crate::kline::bar::K线;
+use crate::{error, warn};
+use parking_lot::RwLock;
 use std::collections::HashMap;
 use std::sync::Arc;
-use std::sync::RwLock;
-use tracing::{error, info};
 
 /// 立体分析器 — 多周期协调器
-///
-/// 包含一个K线合成器和每周期一个观察者。
-/// 输入最小周期K线，合成大周期后分发到对应观察者。
 pub struct 立体分析器 {
     pub 周期组: Vec<i64>,
     输入周期: i64,
-    K线合成器: K线合成器,
-    单体分析器: HashMap<i64, Arc<RwLock<观察者>>>,
+    pub K线合成器: K线合成器,
+    pub 单体分析器: HashMap<i64, Arc<RwLock<观察者>>>,
 }
 
 impl 立体分析器 {
-    /// 创建立体分析器，自动创建K线合成器 + 每周期一个观察者
+    /// 创建立体分析器 — 对应 Python 立体分析器.__init__
     pub fn new(
         符号: String,
         周期组: Vec<i64>,
@@ -58,16 +55,13 @@ impl 立体分析器 {
         let 默认配置 = 配置.unwrap_or_default();
         let 配置组 = 配置组.unwrap_or_default();
 
-        let K线合成器 = K线合成器::new(符号.clone(), 周期组.clone());
-
-        let mut 单体分析器 = HashMap::new();
+        let mut 单体分析器: HashMap<i64, Arc<RwLock<观察者>>> = HashMap::new();
         for &周期 in &周期组 {
             let mut 当前配置 = 配置组
                 .get(&周期)
                 .cloned()
                 .unwrap_or_else(|| 默认配置.clone());
-            当前配置.推送K线 = false;
-            当前配置.推送线段 = false;
+            当前配置.图表展示标签 = Some(vec![]);
             当前配置.标识 = 符号.clone();
 
             let 观察员 = 观察者::new(符号.clone(), 周期, 当前配置);
@@ -77,10 +71,8 @@ impl 立体分析器 {
         // 显示周期特殊配置
         {
             let 显示观察员 = 单体分析器.get(&显示周期).expect("显示周期观察者不存在");
-            let mut guard = 显示观察员.write().unwrap();
-            guard.配置.推送K线 = true;
-            guard.配置.推送笔 = true;
-            guard.配置.推送线段 = true;
+            let mut guard = 显示观察员.write();
+            guard.配置.图表展示标签 = None; // None = 全部展示
             guard.配置.图表展示 = true;
             guard.重置基础序列();
         }
@@ -89,18 +81,30 @@ impl 立体分析器 {
         {
             let 显示缠K序列 = 单体分析器
                 .get(&显示周期)
-                .map(|o| o.read().unwrap().缠论K线序列.clone())
+                .map(|o| o.read().缠论K线序列.clone())
                 .unwrap_or_default();
 
             for &周期 in &周期组 {
                 if 周期 != 显示周期
                     && let Some(观察员) = 单体分析器.get(&周期)
                 {
-                    观察员.write().unwrap().基础缠K序列 = 显示缠K序列.clone();
+                    观察员.write().基础缠K序列 = 显示缠K序列.clone();
                 }
             }
         }
 
+        // 对应 Python: K线合成器(符号, 周期组, self.__K线回调)
+        let 单体分析器_回调 = 单体分析器.clone();
+        let K线合成器 = K线合成器::new(
+            符号.clone(),
+            周期组.clone(),
+            Some(Box::new(
+                move |_信号类型: String, _标识: String, 周期: i64, 完成K线: K线| {
+                    立体分析器::__K线回调_调度(&单体分析器_回调, 周期, 完成K线);
+                },
+            )),
+        );
+
         Self {
             周期组,
             输入周期,
@@ -109,8 +113,28 @@ impl 立体分析器 {
         }
     }
 
-    /// 投喂K线 — 统一入口，接收最小周期K线
-    /// 匹配 Python __K线回调：合成器完成K线时喂给观察者
+    /// __K线回调 — 对应 Python 立体分析器.__K线回调
+    fn __K线回调(&self, _信号类型: String, _标识: String, 周期: i64, 完成K线: K线) {
+        if let Some(观察员) = self.单体分析器.get(&周期) {
+            let mut obs = 观察员.write();
+            obs.增加原始K线(完成K线);
+            // 对应 Python: if 当前K线 := self._K线合成器.获取当前K线(周期)
+            // _完成K线刚清空当前K线，获取当前K线返回 None，所以这里不添加
+        }
+    }
+
+    /// 静态调度版本 — 用于回调闭包
+    fn __K线回调_调度(
+        单体分析器: &HashMap<i64, Arc<RwLock<观察者>>>,
+        周期: i64,
+        完成K线: K线,
+    ) {
+        if let Some(观察员) = 单体分析器.get(&周期) {
+            观察员.write().增加原始K线(完成K线);
+        }
+    }
+
+    /// 投喂K线 — 对应 Python 立体分析器.投喂K线
     pub fn 投喂K线(&mut self, 普K: K线) {
         if 普K.周期 != self.输入周期 {
             panic!(
@@ -118,19 +142,7 @@ impl 立体分析器 {
                 普K.周期, self.输入周期
             );
         }
-
-        // Feed to synthesizer, get completion events
-        let 完成事件 = self.K线合成器.投喂K线(普K);
-
-        // Dispatch on completion events (matching Python's __K线回调)
-        for (周期, 完成K线) in 完成事件 {
-            if let Some(观察员) = self.单体分析器.get(&周期) {
-                观察员.write().unwrap().增加原始K线(完成K线);
-                if let Some(当前K线) = self.K线合成器.获取当前K线(周期) {
-                    观察员.write().unwrap().增加原始K线(当前K线.clone());
-                }
-            }
-        }
+        self.K线合成器.投喂K线(普K);
     }
 
     /// 获取指定周期的观察者
@@ -138,8 +150,7 @@ impl 立体分析器 {
         self.单体分析器.get(&周期).cloned()
     }
 
-    /// 测试_保存数据 — 多级别数据拆分保存
-    /// 创建父目录 PyM_{标识}_{起始时间}_{结束时间}，各周期观察者保存到子目录
+    /// 测试_保存数据 — 对应 Python 立体分析器.测试_保存数据
     pub fn 测试_保存数据(&self, root: Option<&str>) {
         let 根目录 = match root {
             Some(r) => std::path::PathBuf::from(r),
@@ -151,23 +162,22 @@ impl 立体分析器 {
         let 起始时间 = self
             .单体分析器
             .get(&self.输入周期)
-            .and_then(|o| o.read().unwrap().普通K线序列.first().map(|k| k.时间戳))
+            .and_then(|o| o.read().普通K线序列.first().map(|k| k.时间戳))
             .unwrap_or(0);
         let 结束时间 = self
             .单体分析器
             .get(&self.输入周期)
-            .and_then(|o| o.read().unwrap().普通K线序列.last().map(|k| k.时间戳))
+            .and_then(|o| o.read().普通K线序列.last().map(|k| k.时间戳))
             .unwrap_or(0);
         let 标识 = self
             .单体分析器
             .get(&self.输入周期)
-            .map(|o| o.read().unwrap().符号.clone())
+            .map(|o| o.read().符号.clone())
             .unwrap_or_default();
-
         let 周期 = self
             .单体分析器
             .get(&self.输入周期)
-            .map(|o| o.read().unwrap().周期)
+            .map(|o| o.read().周期)
             .unwrap_or_default();
 
         let 目录标识 = format!("RustM_{}:{}_{}_{}", 标识, 周期, 起始时间, 结束时间);
@@ -182,11 +192,36 @@ impl 立体分析器 {
             if let Some(观察员) = self.单体分析器.get(周期) {
                 观察员
                     .read()
-                    .unwrap()
                     .测试_保存数据(Some(&保存路径.to_string_lossy()));
             }
         }
 
-        info!("多级别数据拆分保存完成，目录：{}", 保存路径.display());
+        warn!("多级别数据拆分保存完成，目录：{}", 保存路径.display());
+    }
+
+    /// 相等 — 各周期观察者全量比对，对应 Python `立体分析器相等`
+    pub fn 相等(&self, other: &Self, 浮点容差: f64) -> (bool, String) {
+        let 标签 = format!("立体分析器校验[A={:?},B={:?}]", self.周期组, other.周期组);
+
+        if self.周期组 != other.周期组 {
+            return (false, format!("{标签}: 周期组不一致"));
+        }
+
+        for 周期 in &self.周期组 {
+            let a_obs = match self.单体分析器.get(周期) {
+                Some(o) => o.read(),
+                None => return (false, format!("{标签}: 周期{周期} 观察者不存在 (A)")),
+            };
+            let b_obs = match other.单体分析器.get(周期) {
+                Some(o) => o.read(),
+                None => return (false, format!("{标签}: 周期{周期} 观察者不存在 (B)")),
+            };
+            let (eq, msg) = a_obs.相等(&b_obs, 浮点容差);
+            if !eq {
+                return (false, format!("{标签}: 周期{周期} >> {msg}"));
+            }
+        }
+
+        (true, format!("{标签}：所有周期观察者全量校验全部一致"))
     }
 }

chanlun/src/business/observer.rs

@@ -32,9 +32,10 @@ use crate::structure::dash_line::虚线;
 use crate::structure::fractal_obj::分型;
 use crate::types::相对方向;
 use crate::utils::datetime;
+use crate::{error, warn};
+use parking_lot::RwLock;
+use std::sync::Arc;
 use std::sync::atomic::Ordering;
-use std::sync::{Arc, RwLock};
-use tracing::{error, info};
 
 /// 观察者 — 单周期分析器，持有所有层级序列，接收K线流式输入后逐层计算
 pub struct 观察者 {
@@ -261,77 +262,102 @@ impl 观察者 {
             None => return,
         };
 
-        // Step 2: 笔分析（无条件）
-        笔::分析(
-            当前分型,
-            &mut self.分型序列,
-            &mut self.笔序列,
-            &self.缠论K线序列,
-            &self.普通K线序列,
-            0,
-            &self.配置,
-        );
+        // Step 2: 笔分析
+        if self.配置.分析笔 {
+            笔::分析(
+                当前分型,
+                &mut self.分型序列,
+                &mut self.笔序列,
+                &self.缠论K线序列,
+                &self.普通K线序列,
+                0,
+                &self.配置,
+            );
+        }
         if self.分型序列.is_empty() {
             return;
         }
 
-        // Step 3: 笔中枢分析（无条件）
-        中枢::分析(&self.笔序列, &mut self.笔_中枢序列, true, "", 0);
+        // Step 3: 笔中枢分析
+        if self.配置.分析笔中枢 {
+            中枢::分析(&self.笔序列, &mut self.笔_中枢序列, true, "", 0);
+        }
         if self.笔序列.is_empty() {
             return;
         }
 
         // Step 4: 线段分析 — 3 级递归
-        for i in 0..self.线段分析层次 {
-            if i == 0 {
-                线段::分析(
-                    &self.笔序列,
-                    &mut self.线段序列组[i],
-                    &self.配置,
-                    0,
-                    &[相对方向::向上, 相对方向::向下],
-                );
-            } else {
-                let 源序列 = self.线段序列组[i - 1].clone();
-                线段::分析(
-                    &源序列,
-                    &mut self.线段序列组[i],
-                    &self.配置,
-                    0,
-                    &[相对方向::向上, 相对方向::向下],
-                );
+        if self.配置.分析线段 || self.配置.分析线段中枢 {
+            for i in 0..self.线段分析层次 {
+                if i == 0 {
+                    if self.配置.分析线段 {
+                        线段::分析(
+                            &self.笔序列,
+                            &mut self.线段序列组[i],
+                            &self.配置,
+                            0,
+                            &[相对方向::向上, 相对方向::向下],
+                        );
+                    }
+                } else if self.配置.分析线段 {
+                    let (left, right) = self.线段序列组.split_at_mut(i);
+                    线段::分析(
+                        &left[i - 1],
+                        &mut right[0],
+                        &self.配置,
+                        0,
+                        &[相对方向::向上, 相对方向::向下],
+                    );
+                }
+                if self.配置.分析线段中枢 {
+                    中枢::分析(&self.线段序列组[i], &mut self.中枢序列组[i], true, "", 0);
+                }
             }
-            中枢::分析(&self.线段序列组[i], &mut self.中枢序列组[i], true, "", 0);
         }
 
         // Step 5: 扩展线段分析 — 3 级递归
-        for i in 0..self.扩展线段分析层次 {
-            if i == 0 {
-                线段::扩展分析(&self.笔序列, &mut self.扩展线段序列组[i], &self.配置);
-            } else {
-                let 源序列 = self.扩展线段序列组[i - 1].clone();
-                线段::扩展分析(&源序列, &mut self.扩展线段序列组[i], &self.配置);
+        if self.配置.分析扩展线段 || self.配置.分析线段中枢 {
+            for i in 0..self.扩展线段分析层次 {
+                if i == 0 {
+                    if self.配置.分析扩展线段 {
+                        线段::扩展分析(&self.笔序列, &mut self.扩展线段序列组[i], &self.配置);
+                    }
+                } else if self.配置.分析扩展线段 {
+                    let (left, right) = self.扩展线段序列组.split_at_mut(i);
+                    线段::扩展分析(&left[i - 1], &mut right[0], &self.配置);
+                }
+                if self.配置.分析线段中枢 {
+                    中枢::分析(
+                        &self.扩展线段序列组[i],
+                        &mut self.扩展中枢序列组[i],
+                        true,
+                        "",
+                        0,
+                    );
+                }
             }
-            中枢::分析(
-                &self.扩展线段序列组[i],
-                &mut self.扩展中枢序列组[i],
-                true,
-                "",
-                0,
-            );
         }
 
-        // Step 6: 混合扩展线段分析 — 3 级递归 (源 = 线段序列组[i])
-        for i in 0..self.混合扩展线段分析层次 {
-            let 源序列 = self.线段序列组[i].clone();
-            线段::扩展分析(&源序列, &mut self.混合扩展线段序列组[i], &self.配置);
-            中枢::分析(
-                &self.混合扩展线段序列组[i],
-                &mut self.混合扩展中枢序列组[i],
-                true,
-                "",
-                0,
-            );
+        // Step 6: 混合扩展线段分析 — 3 级递归
+        if self.配置.分析扩展线段 || self.配置.分析线段中枢 {
+            for i in 0..self.混合扩展线段分析层次.min(self.线段序列组.len()) {
+                if self.配置.分析扩展线段 {
+                    线段::扩展分析(
+                        &self.线段序列组[i],
+                        &mut self.混合扩展线段序列组[i],
+                        &self.配置,
+                    );
+                }
+                if self.配置.分析线段中枢 {
+                    中枢::分析(
+                        &self.混合扩展线段序列组[i],
+                        &mut self.混合扩展中枢序列组[i],
+                        true,
+                        "",
+                        0,
+                    );
+                }
+            }
         }
     }
 
@@ -365,73 +391,102 @@ impl 观察者 {
             self.混合扩展中枢序列组.push(Vec::new());
         }
 
-        for i in 1..self.缠论K线序列.len() - 1 {
-            let 当前分型 = 分型::new(
-                Some(Arc::clone(&self.缠论K线序列[i - 1])),
-                Arc::clone(&self.缠论K线序列[i]),
-                Some(Arc::clone(&self.缠论K线序列[i + 1])),
-            );
-            笔::分析(
-                Arc::new(当前分型),
-                &mut self.分型序列,
-                &mut self.笔序列,
-                &self.缠论K线序列,
-                &self.普通K线序列,
-                0,
-                &self.配置,
-            );
-        }
-
-        中枢::分析(&self.笔序列, &mut self.笔_中枢序列, true, "", 0);
-
-        for i in 0..self.线段分析层次 {
-            if i == 0 {
-                线段::分析(
-                    &self.笔序列,
-                    &mut self.线段序列组[i],
-                    &self.配置,
-                    0,
-                    &[相对方向::向上, 相对方向::向下],
+        if self.配置.分析笔 {
+            for i in 1..self.缠论K线序列.len() - 1 {
+                let 当前分型 = 分型::new(
+                    Some(Arc::clone(&self.缠论K线序列[i - 1])),
+                    Arc::clone(&self.缠论K线序列[i]),
+                    Some(Arc::clone(&self.缠论K线序列[i + 1])),
                 );
-            } else {
-                let 源序列 = self.线段序列组[i - 1].clone();
-                线段::分析(
-                    &源序列,
-                    &mut self.线段序列组[i],
-                    &self.配置,
+                笔::分析(
+                    Arc::new(当前分型),
+                    &mut self.分型序列,
+                    &mut self.笔序列,
+                    &self.缠论K线序列,
+                    &self.普通K线序列,
                     0,
-                    &[相对方向::向上, 相对方向::向下],
+                    &self.配置,
                 );
             }
-            中枢::分析(&self.线段序列组[i], &mut self.中枢序列组[i], true, "", 0);
         }
 
-        for i in 0..self.扩展线段分析层次 {
-            if i == 0 {
-                线段::扩展分析(&self.笔序列, &mut self.扩展线段序列组[i], &self.配置);
-            } else {
-                let 源序列 = self.扩展线段序列组[i - 1].clone();
-                线段::扩展分析(&源序列, &mut self.扩展线段序列组[i], &self.配置);
+        if self.笔序列.is_empty() {
+            return;
+        }
+
+        if self.配置.分析笔中枢 {
+            中枢::分析(&self.笔序列, &mut self.笔_中枢序列, true, "", 0);
+        }
+
+        if self.配置.分析线段 || self.配置.分析线段中枢 {
+            for i in 0..self.线段分析层次 {
+                if i == 0 {
+                    if self.配置.分析线段 {
+                        线段::分析(
+                            &self.笔序列,
+                            &mut self.线段序列组[i],
+                            &self.配置,
+                            0,
+                            &[相对方向::向上, 相对方向::向下],
+                        );
+                    }
+                } else if self.配置.分析线段 {
+                    let (left, right) = self.线段序列组.split_at_mut(i);
+                    线段::分析(
+                        &left[i - 1],
+                        &mut right[0],
+                        &self.配置,
+                        0,
+                        &[相对方向::向上, 相对方向::向下],
+                    );
+                }
+                if self.配置.分析线段中枢 {
+                    中枢::分析(&self.线段序列组[i], &mut self.中枢序列组[i], true, "", 0);
+                }
             }
-            中枢::分析(
-                &self.扩展线段序列组[i],
-                &mut self.扩展中枢序列组[i],
-                true,
-                "",
-                0,
-            );
         }
 
-        for i in 0..self.混合扩展线段分析层次 {
-            let 源序列 = self.线段序列组[i].clone();
-            线段::扩展分析(&源序列, &mut self.混合扩展线段序列组[i], &self.配置);
-            中枢::分析(
-                &self.混合扩展线段序列组[i],
-                &mut self.混合扩展中枢序列组[i],
-                true,
-                "",
-                0,
-            );
+        if self.配置.分析扩展线段 || self.配置.分析线段中枢 {
+            for i in 0..self.扩展线段分析层次 {
+                if i == 0 {
+                    if self.配置.分析扩展线段 {
+                        线段::扩展分析(&self.笔序列, &mut self.扩展线段序列组[i], &self.配置);
+                    }
+                } else if self.配置.分析扩展线段 {
+                    let (left, right) = self.扩展线段序列组.split_at_mut(i);
+                    线段::扩展分析(&left[i - 1], &mut right[0], &self.配置);
+                }
+                if self.配置.分析线段中枢 {
+                    中枢::分析(
+                        &self.扩展线段序列组[i],
+                        &mut self.扩展中枢序列组[i],
+                        true,
+                        "",
+                        0,
+                    );
+                }
+            }
+        }
+
+        if self.配置.分析扩展线段 || self.配置.分析线段中枢 {
+            for i in 0..self.混合扩展线段分析层次.min(self.线段序列组.len()) {
+                if self.配置.分析扩展线段 {
+                    线段::扩展分析(
+                        &self.线段序列组[i],
+                        &mut self.混合扩展线段序列组[i],
+                        &self.配置,
+                    );
+                }
+                if self.配置.分析线段中枢 {
+                    中枢::分析(
+                        &self.混合扩展线段序列组[i],
+                        &mut self.混合扩展中枢序列组[i],
+                        true,
+                        "",
+                        0,
+                    );
+                }
+            }
         }
     }
 
@@ -461,7 +516,7 @@ impl 观察者 {
                     return Ok(());
                 }
                 let 数据列表: Vec<String> = 序列.iter().map(|d| d.获取数据文本()).collect();
-                let 文件名 = format!("{}.txt", 序列[0].标识.read().unwrap());
+                let 文件名 = format!("{}.txt", 序列[0].标识.read());
                 std::fs::write(保存路径.join(&文件名), 数据列表.join("\n") + "\n")?;
                 Ok(())
             };
@@ -472,7 +527,7 @@ impl 观察者 {
                     return Ok(());
                 }
                 let 数据列表: Vec<String> = 序列.iter().map(|h| h.获取数据文本()).collect();
-                let 文件名 = format!("{}.txt", 序列[0].标识.read().unwrap());
+                let 文件名 = format!("{}.txt", 序列[0].标识.read());
                 std::fs::write(保存路径.join(&文件名), 数据列表.join("\n") + "\n")?;
                 Ok(())
             };
@@ -507,7 +562,7 @@ impl 观察者 {
                     ck.序号.load(Ordering::Relaxed),
                     ck.时间戳.load(Ordering::Relaxed),
                     ck.分型,
-                    *ck.方向.read().unwrap(),
+                    *ck.方向.read(),
                     ck.高.get(),
                     ck.低.get(),
                     ck.原始起始序号,
@@ -541,7 +596,7 @@ impl 观察者 {
             分型序列_数据文本.join("\n") + "\n",
         );
 
-        info!("全部数据拆分保存完成，目录：{}", 保存路径.display());
+        warn!("全部数据拆分保存完成，目录：{}", 保存路径.display());
         保存路径.display().to_string()
     }
 
@@ -581,12 +636,104 @@ impl 观察者 {
         self.配置 = 配置;
         self.加载本地数据(文件路径)
     }
+
+    /// 相等 — 全量序列逐项比对，双端一致性验证，对应 Python `观察者相等`
+    pub fn 相等(&self, other: &Self, 浮点容差: f64) -> (bool, String) {
+        let 标签 = format!("观察者校验[A={},B={}]", self.标识(), other.标识());
+
+        if self.缠论K线序列.len() != other.缠论K线序列.len() {
+            return (
+                false,
+                format!(
+                    "{标签}: 缠K序列长度不一致 A={},B={}",
+                    self.缠论K线序列.len(),
+                    other.缠论K线序列.len()
+                ),
+            );
+        }
+        if self.分型序列.len() != other.分型序列.len() {
+            return (
+                false,
+                format!(
+                    "{标签}: 分型序列长度不一致 A={},B={}",
+                    self.分型序列.len(),
+                    other.分型序列.len()
+                ),
+            );
+        }
+        if self.笔序列.len() != other.笔序列.len() {
+            return (
+                false,
+                format!(
+                    "{标签}: 笔序列长度不一致 A={},B={}",
+                    self.笔序列.len(),
+                    other.笔序列.len()
+                ),
+            );
+        }
+
+        for (i, (a, b)) in self.笔序列.iter().zip(other.笔序列.iter()).enumerate() {
+            let (eq, msg) = a.相等(b, 浮点容差);
+            if !eq {
+                return (false, format!("{标签}: 笔#{i}不一致 >> {msg}"));
+            }
+        }
+
+        if self.笔_中枢序列.len() != other.笔_中枢序列.len() {
+            return (false, format!("{标签}: 笔中枢序列长度不一致"));
+        }
+        for (i, (a, b)) in self
+            .笔_中枢序列
+            .iter()
+            .zip(other.笔_中枢序列.iter())
+            .enumerate()
+        {
+            let (eq, msg) = a.相等(b, 浮点容差);
+            if !eq {
+                return (false, format!("{标签}: 笔中枢#{i}不一致 >> {msg}"));
+            }
+        }
+
+        for level in 0..self.线段分析层次.min(other.线段分析层次) {
+            let a_segs = &self.线段序列组[level];
+            let b_segs = &other.线段序列组[level];
+            if a_segs.len() != b_segs.len() {
+                return (false, format!("{标签}: 线段序列组[{level}]长度不一致"));
+            }
+            for (i, (a, b)) in a_segs.iter().zip(b_segs.iter()).enumerate() {
+                let (eq, msg) = a.相等(b, 浮点容差);
+                if !eq {
+                    return (
+                        false,
+                        format!("{标签}: 线段序列组[{level}]#{i}不一致 >> {msg}"),
+                    );
+                }
+            }
+            let a_hubs = &self.中枢序列组[level];
+            let b_hubs = &other.中枢序列组[level];
+            if a_hubs.len() != b_hubs.len() {
+                return (false, format!("{标签}: 中枢序列组[{level}]长度不一致"));
+            }
+            for (i, (a, b)) in a_hubs.iter().zip(b_hubs.iter()).enumerate() {
+                let (eq, msg) = a.相等(b, 浮点容差);
+                if !eq {
+                    return (
+                        false,
+                        format!("{标签}: 中枢序列组[{level}]#{i}不一致 >> {msg}"),
+                    );
+                }
+            }
+        }
+
+        (true, format!("{标签}：全量序列校验全部一致"))
+    }
 }
 
 #[cfg(test)]
 mod tests {
     use super::*;
     use crate::config::缠论配置;
+    use crate::{error, info};
 
     fn test_data_path() -> String {
         let manifest = std::path::Path::new(env!("CARGO_MANIFEST_DIR"));
@@ -602,10 +749,9 @@ mod tests {
     fn test_普k序列指针一致性() {
         let obs = 观察者::new("btcusd".into(), 300, Default::default());
         obs.write()
-            .unwrap()
             .读取数据文件(&test_data_path(), Default::default())
             .unwrap();
-        let obs_ref = obs.read().unwrap();
+        let obs_ref = obs.read();
 
         for (i, bi) in obs_ref.笔序列.iter().enumerate() {
             let pu_seq = bi.获取普K序列(&obs_ref.普通K线序列);
@@ -614,12 +760,7 @@ mod tests {
                 info!("  文.中.标的K线 原始起始序号: {}", bi.文.中.原始起始序号);
                 info!(
                     "  武.中.标的K线 原始结束序号: {}",
-                    bi.武
-                        .read()
-                        .unwrap()
-                        .中
-                        .原始结束序号
-                        .load(Ordering::Relaxed)
+                    bi.武.read().中.原始结束序号.load(Ordering::Relaxed)
                 );
                 info!("  普通K线序列.len: {}", obs_ref.普通K线序列.len());
             } else {
@@ -630,7 +771,7 @@ mod tests {
                     .any(|k| Arc::as_ptr(k) == first_ptr);
                 if !found {
                     info!("笔 {}: 获取普K序列[0] 的 Rc 指针不在 普通K线序列 中!", i);
-                    let wen_ptr = Arc::as_ptr(&*bi.文.中.标的K线.read().unwrap());
+                    let wen_ptr = Arc::as_ptr(&*bi.文.中.标的K线.read());
                     let wen_found = obs_ref
                         .普通K线序列
                         .iter()
@@ -655,11 +796,11 @@ mod tests {
             let offset = i * size;
             if let Some(k线) = K线::from_bytes(&data[offset..offset + size], 300, "btcusd") {
                 let _k线_py_inner = Arc::new(k线.clone());
-                obs_ref.write().unwrap().增加原始K线(k线);
+                obs_ref.write().增加原始K线(k线);
             }
         }
 
-        let obs = obs_ref.read().unwrap();
+        let obs = obs_ref.read();
         info!("普通K线序列.len: {}", obs.普通K线序列.len());
         info!("笔序列.len: {}", obs.笔序列.len());
 
@@ -688,10 +829,9 @@ mod tests {
     fn test_分型到笔的文武Rc指针一致性() {
         let obs = 观察者::new("btcusd".into(), 300, Default::default());
         obs.write()
-            .unwrap()
             .读取数据文件(&test_data_path(), Default::default())
             .unwrap();
-        let obs_ref = obs.read().unwrap();
+        let obs_ref = obs.read();
 
         // 每个笔的文/武 分型 Rc 指针必须在 分型序列 中
         for (i, bi) in obs_ref.笔序列.iter().enumerate() {
@@ -701,13 +841,13 @@ mod tests {
                 info!("笔 {}: 文(时间戳={}) 不在分型序列中!", i, bi.文.时间戳());
             }
 
-            let 武_ptr = Arc::as_ptr(&*bi.武.read().unwrap());
+            let 武_ptr = Arc::as_ptr(&*bi.武.read());
             let 武_found = obs_ref.分型序列.iter().any(|f| Arc::as_ptr(f) == 武_ptr);
             if !武_found {
                 info!(
                     "笔 {}: 武(时间戳={}) 不在分型序列中!",
                     i,
-                    bi.武.read().unwrap().时间戳()
+                    bi.武.read().时间戳()
                 );
             }
         }
@@ -721,14 +861,13 @@ mod tests {
     fn test_笔到线段的基础序列Rc指针一致性() {
         let obs = 观察者::new("btcusd".into(), 300, Default::default());
         obs.write()
-            .unwrap()
             .读取数据文件(&test_data_path(), Default::default())
             .unwrap();
-        let obs_ref = obs.read().unwrap();
+        let obs_ref = obs.read();
 
         // 每个线段的基础序列中的笔 Rc 指针必须在 笔序列 中
         for (i, seg) in obs_ref.线段序列().iter().enumerate() {
-            for (j, bi_in_seg) in seg.基础序列.read().unwrap().iter().enumerate() {
+            for (j, bi_in_seg) in seg.基础序列.read().iter().enumerate() {
                 let bi_ptr = Arc::as_ptr(bi_in_seg);
                 let found = obs_ref.笔序列.iter().any(|b| Arc::as_ptr(b) == bi_ptr);
                 if !found {
@@ -746,13 +885,12 @@ mod tests {
     fn test_中枢基础序列与笔序列Rc指针一致() {
         let obs = 观察者::new("btcusd".into(), 300, Default::default());
         obs.write()
-            .unwrap()
             .读取数据文件(&test_data_path(), Default::default())
             .unwrap();
-        let obs_ref = obs.read().unwrap();
+        let obs_ref = obs.read();
 
         for (i, hub) in obs_ref.笔_中枢序列.iter().enumerate() {
-            for (j, bi_in_hub) in hub.基础序列.read().unwrap().iter().enumerate() {
+            for (j, bi_in_hub) in hub.基础序列.read().iter().enumerate() {
                 let bi_ptr = Arc::as_ptr(bi_in_hub);
                 let found = obs_ref.笔序列.iter().any(|b| Arc::as_ptr(b) == bi_ptr);
                 if !found {
@@ -762,7 +900,7 @@ mod tests {
         }
 
         for (i, hub) in obs_ref.中枢序列().iter().enumerate() {
-            for (j, seg_in_hub) in hub.基础序列.read().unwrap().iter().enumerate() {
+            for (j, seg_in_hub) in hub.基础序列.read().iter().enumerate() {
                 let seg_ptr = Arc::as_ptr(seg_in_hub);
                 let found = obs_ref.线段序列().iter().any(|s| Arc::as_ptr(s) == seg_ptr);
                 if !found {
@@ -787,10 +925,10 @@ mod tests {
             for i in 0..data.len() / size {
                 let offset = i * size;
                 if let Some(k线) = K线::from_bytes(&data[offset..offset + size], 300, "btcusd") {
-                    obs_ref.write().unwrap().增加原始K线(k线);
+                    obs_ref.write().增加原始K线(k线);
                 }
             }
-            let obs = obs_ref.read().unwrap();
+            let obs = obs_ref.read();
             (
                 obs.笔序列.len(),
                 obs.线段序列().len(),
@@ -828,28 +966,28 @@ mod tests {
         for i in 0..data.len() / size {
             let offset = i * size;
             if let Some(k线) = K线::from_bytes(&data[offset..offset + size], 300, "btcusd") {
-                obs_ref.write().unwrap().增加原始K线(k线);
+                obs_ref.write().增加原始K线(k线);
             }
         }
 
-        let 第一次笔数 = obs_ref.read().unwrap().笔序列.len();
-        let 第一次段数 = obs_ref.read().unwrap().线段序列().len();
+        let 第一次笔数 = obs_ref.read().笔序列.len();
+        let 第一次段数 = obs_ref.read().线段序列().len();
 
         // 重置
-        obs_ref.write().unwrap().重置基础序列();
-        assert_eq!(obs_ref.read().unwrap().笔序列.len(), 0);
-        assert_eq!(obs_ref.read().unwrap().线段序列().len(), 0);
+        obs_ref.write().重置基础序列();
+        assert_eq!(obs_ref.read().笔序列.len(), 0);
+        assert_eq!(obs_ref.read().线段序列().len(), 0);
 
         // 重新投喂
         for i in 0..data.len() / size {
             let offset = i * size;
             if let Some(k线) = K线::from_bytes(&data[offset..offset + size], 300, "btcusd") {
-                obs_ref.write().unwrap().增加原始K线(k线);
+                obs_ref.write().增加原始K线(k线);
             }
         }
 
-        let 第二次笔数 = obs_ref.read().unwrap().笔序列.len();
-        let 第二次段数 = obs_ref.read().unwrap().线段序列().len();
+        let 第二次笔数 = obs_ref.read().笔序列.len();
+        let 第二次段数 = obs_ref.read().线段序列().len();
 
         assert_eq!(第一次笔数, 第二次笔数, "重置后重新投喂笔数不一致");
         assert_eq!(第一次段数, 第二次段数, "重置后重新投喂线段数不一致");
@@ -864,31 +1002,30 @@ mod tests {
     fn test_RefCell借用安全性_连续读取不panic() {
         let obs = 观察者::new("btcusd".into(), 300, Default::default());
         obs.write()
-            .unwrap()
             .读取数据文件(&test_data_path(), Default::default())
             .unwrap();
-        let obs_ref = obs.read().unwrap();
+        let obs_ref = obs.read();
 
         // 连续大量读取所有 RefCell 字段，不应 panic
         for _ in 0..100 {
             for bi in &obs_ref.笔序列 {
-                let _标识 = bi.标识.read().unwrap().clone();
-                let _wu = bi.武.read().unwrap().clone();
-                let _基础序列 = bi.基础序列.read().unwrap().len();
-                let _特征序列 = bi.特征序列.read().unwrap().len();
-                let _模式 = bi.模式.read().unwrap().clone();
-                let _实中枢 = bi.实_中枢序列.read().unwrap().len();
-                let _虚中枢 = bi.虚_中枢序列.read().unwrap().len();
-                let _合中枢 = bi.合_中枢序列.read().unwrap().len();
-                let _确认K = bi.确认K线.read().unwrap().is_some();
+                let _标识 = bi.标识.read().clone();
+                let _wu = bi.武.read().clone();
+                let _基础序列 = bi.基础序列.read().len();
+                let _特征序列 = bi.特征序列.read().len();
+                let _模式 = bi.模式.read().clone();
+                let _实中枢 = bi.实_中枢序列.read().len();
+                let _虚中枢 = bi.虚_中枢序列.read().len();
+                let _合中枢 = bi.合_中枢序列.read().len();
+                let _确认K = bi.确认K线.read().is_some();
                 let _序号 = bi.序号.load(Ordering::Relaxed);
                 let _有效性 = bi.有效性.load(Ordering::Relaxed);
                 let _短路 = bi.短路修正.load(Ordering::Relaxed);
-                let _前一缺口 = *bi.前一缺口.read().unwrap();
+                let _前一缺口 = *bi.前一缺口.read();
             }
             for seg in obs_ref.线段序列() {
-                let _ = seg.标识.read().unwrap().clone();
-                let _ = seg.基础序列.read().unwrap().len();
+                let _ = seg.标识.read().clone();
+                let _ = seg.基础序列.read().len();
             }
         }
         // 到达这里 = 无 panic
@@ -898,27 +1035,26 @@ mod tests {
     fn test_RefCell借用安全性_交替读写不panic() {
         let obs = 观察者::new("btcusd".into(), 300, Default::default());
         obs.write()
-            .unwrap()
             .读取数据文件(&test_data_path(), Default::default())
             .unwrap();
-        let obs_ref = obs.read().unwrap();
+        let obs_ref = obs.read();
 
         // 交替读写 RefCell 字段 — 先读再写同字段，分离 borrow 作用域
         if !obs_ref.笔序列.is_empty() {
             let bi = &obs_ref.笔序列[0];
             // 读
-            let old_mode = bi.模式.read().unwrap().clone();
+            let old_mode = bi.模式.read().clone();
             // Ref 已释放，可以写
-            *bi.模式.write().unwrap() = "测试模式".into();
-            let new_mode = bi.模式.read().unwrap().clone();
+            *bi.模式.write() = "测试模式".into();
+            let new_mode = bi.模式.read().clone();
             assert_eq!(new_mode, "测试模式");
             // 恢复
-            *bi.模式.write().unwrap() = old_mode;
+            *bi.模式.write() = old_mode;
 
             // 读武
-            let old_wu = bi.武.read().unwrap().clone();
+            let old_wu = bi.武.read().clone();
             // Ref 已释放，可以检查
-            assert!(Arc::as_ptr(&old_wu) == Arc::as_ptr(&old_wu));
+            assert!(Arc::ptr_eq(&old_wu, &old_wu));
         }
     }
 
@@ -930,10 +1066,9 @@ mod tests {
     fn test_缠K到分型的Rc指针一致性() {
         let obs = 观察者::new("btcusd".into(), 300, Default::default());
         obs.write()
-            .unwrap()
             .读取数据文件(&test_data_path(), Default::default())
             .unwrap();
-        let obs_ref = obs.read().unwrap();
+        let obs_ref = obs.read();
 
         // 每个分型的左/中/右 缠K 指针必须在 缠论K线序列 中
         for (i, f) in obs_ref.分型序列.iter().enumerate() {
@@ -1049,7 +1184,7 @@ mod tests {
             99
         });
         assert_eq!(handle.join().unwrap(), 99);
-        assert_eq!(dash.标识.read().unwrap().as_str(), "笔");
+        assert_eq!(dash.标识.read().as_str(), "笔");
     }
 
     /// 测试：Arc<中枢> 可跨线程传递
@@ -1075,11 +1210,11 @@ mod tests {
         let obs3 = Arc::clone(&obs);
 
         let h1 = std::thread::spawn(move || {
-            let guard = obs2.read().unwrap();
+            let guard = obs2.read();
             guard.符号.clone()
         });
         let h2 = std::thread::spawn(move || {
-            let guard = obs3.read().unwrap();
+            let guard = obs3.read();
             guard.周期
         });
 
@@ -1127,7 +1262,7 @@ mod tests {
         let obs = 观察者::new("ethusd".into(), 7200, Default::default());
 
         let handle = std::thread::spawn(move || {
-            let guard = obs.read().unwrap();
+            let guard = obs.read();
             (guard.符号.clone(), guard.周期)
         });
 
@@ -1135,4 +1270,173 @@ mod tests {
         assert_eq!(符号, "ethusd");
         assert_eq!(周期, 7200);
     }
+
+    #[test]
+    fn test_处理数据_线段分析层次为零_不崩溃() {
+        let mut config = 缠论配置::default();
+        config.加载文件路径 = test_data_path();
+        let obs = 观察者::new("btcusd".into(), 300, config);
+        let mut obs_w = obs.write();
+        obs_w.线段分析层次 = 0;
+        obs_w.重置基础序列();
+        drop(obs_w);
+
+        // 逐根投喂K线，不应因 线段分析层次=0 而 panic
+        let data = std::fs::read(test_data_path()).unwrap();
+        let size = 48;
+        for i in 0..(data.len() / size).min(500) {
+            let offset = i * size;
+            if let Some(k线) = K线::from_bytes(&data[offset..offset + size], 300, "btcusd") {
+                obs.write().增加原始K线(k线);
+            }
+        }
+
+        let obs_r = obs.read();
+        assert!(obs_r.缠论K线序列.len() > 0, "缠K序列应有数据");
+        assert!(obs_r.分型序列.len() > 0, "分型序列应有数据");
+        assert!(obs_r.线段序列组.is_empty(), "线段序列组应为空");
+        // 混合扩展线段序列组 有 3 个空 Vec（因为 混合扩展线段分析层次 仍是 3），
+        // 但所有条目应为空（min(3, 0) = 0，循环未执行）
+        assert!(
+            obs_r.混合扩展线段序列组.iter().all(|s| s.is_empty()),
+            "混合扩展线段序列组所有条目应为空"
+        );
+        info!(
+            "线段分析层次=0 处理数据 OK: {} 缠K, {} 分型, {} 笔",
+            obs_r.缠论K线序列.len(),
+            obs_r.分型序列.len(),
+            obs_r.笔序列.len()
+        );
+    }
+
+    #[test]
+    fn test_静态重新分析_线段分析层次为零_不崩溃() {
+        let mut config = 缠论配置::default();
+        config.加载文件路径 = test_data_path();
+        let obs = 观察者::new("btcusd".into(), 300, config);
+
+        // 先正常投喂数据
+        obs.write()
+            .读取数据文件(&test_data_path(), Default::default())
+            .unwrap();
+
+        // 设为0后执行静态重新分析，不应 panic
+        let mut obs_w = obs.write();
+        obs_w.线段分析层次 = 0;
+        obs_w.静态重新分析();
+        drop(obs_w);
+
+        let obs_r = obs.read();
+        assert!(obs_r.分型序列.len() > 0, "静态重新分析后分型序列应有数据");
+        assert!(obs_r.线段序列组.is_empty(), "线段序列组应为空");
+        assert!(
+            obs_r.混合扩展线段序列组.iter().all(|s| s.is_empty()),
+            "混合扩展线段序列组所有条目应为空"
+        );
+        info!(
+            "线段分析层次=0 静态重新分析 OK: {} 分型, {} 笔",
+            obs_r.分型序列.len(),
+            obs_r.笔序列.len()
+        );
+    }
+
+    /// 创建随机配置（与 main.py 随机配置 对齐）
+    fn 随机配置() -> crate::config::缠论配置 {
+        let mut cfg = crate::config::缠论配置::default().不推送();
+        cfg.缠K合并替换 = fastrand::bool();
+        cfg.笔内元素数量 = fastrand::i64(3..=9);
+        cfg.笔内相同终点取舍 = fastrand::bool();
+        cfg.笔内起始分型包含整笔 = fastrand::bool();
+        cfg.笔内原始K线包含整笔 = fastrand::bool();
+        cfg.笔次级成笔 = fastrand::bool();
+        cfg.笔弱化 = fastrand::bool();
+        cfg.笔弱化_原始数量 = fastrand::i64(3..=9);
+        cfg.线段_非缺口下穿刺 = fastrand::bool();
+        cfg.线段_特征序列忽视老阴老阳 = fastrand::bool();
+        cfg.线段_修正 = fastrand::bool();
+        cfg.线段_缺口后紧急修正 = fastrand::bool();
+        cfg.扩展线段_当下分析 = fastrand::bool();
+        cfg.买卖点激进识别 = fastrand::bool();
+        cfg.买卖点与MACD柱强相关 = fastrand::bool();
+        cfg
+    }
+
+    /// 单线程工作函数（与 main.py 运行单个回测 对齐）
+    fn 运行单个回测(线程编号: usize, limit: usize) {
+        let 配置 = 随机配置();
+        let 观察员 =
+            crate::business::observer::观察者::new(format!("btcusd_{}", 线程编号), 300, 配置);
+        let 方向池 = [
+            crate::types::相对方向::向上,
+            crate::types::相对方向::向上缺口,
+            crate::types::相对方向::衔接向上,
+            crate::types::相对方向::向下,
+            crate::types::相对方向::向下缺口,
+            crate::types::相对方向::衔接向下,
+        ];
+        let mut 原始K线 = crate::kline::bar::K线::创建普K(
+            &format!("btcusd_{}", 线程编号),
+            1218124800 + 线程编号 as i64 * 300,
+            8888.55,
+            10000.00,
+            9000.22,
+            9527.33,
+            888.0,
+            0,
+            300,
+        );
+        观察员.write().增加原始K线(原始K线.clone());
+        let 方向序列 = crate::types::相对方向::从序列中机选(limit, &方向池, true);
+        for 方向 in &方向序列 {
+            原始K线 = 原始K线.根据当前K线生成新K线(*方向, false);
+            观察员.write().增加原始K线(原始K线.clone());
+        }
+    }
+
+    #[test]
+    fn test_50线程压测_10000K线() {
+        let 线程数 = 50usize;
+        let 每线程K线数 = 10000usize;
+        let start = std::time::Instant::now();
+        let mut 句柄列表 = Vec::with_capacity(线程数);
+        let 异常计数 = std::sync::Arc::new(std::sync::atomic::AtomicUsize::new(0));
+        for i in 1..=线程数 {
+            let 异常计数_ref = 异常计数.clone();
+            句柄列表.push(std::thread::spawn(move || {
+                let result = std::panic::catch_unwind(std::panic::AssertUnwindSafe(|| {
+                    运行单个回测(i, 每线程K线数);
+                }));
+                if result.is_err() {
+                    异常计数_ref.fetch_add(1, std::sync::atomic::Ordering::Relaxed);
+                }
+            }));
+        }
+        for h in 句柄列表 {
+            let _ = h.join();
+        }
+        let 耗时 = start.elapsed();
+        let 总K线数 = 线程数 * (每线程K线数 + 1);
+        let 异常数 = 异常计数.load(std::sync::atomic::Ordering::Relaxed);
+        eprintln!(
+            "核心层 {}线程×{}K线 = {} 次 耗时 {:.2?} ({:.0} K/s) 异常线程: {}",
+            线程数,
+            每线程K线数,
+            总K线数,
+            耗时,
+            总K线数 as f64 / 耗时.as_secs_f64(),
+            异常数
+        );
+    }
+
+    #[test]
+    fn test_单线程基准_10000K线() {
+        let start = std::time::Instant::now();
+        运行单个回测(0, 10000);
+        let 耗时 = start.elapsed();
+        eprintln!(
+            "核心层 单线程 10000 K线 耗时 {:.2?} ({:.0} K/s)",
+            耗时,
+            10001.0 / 耗时.as_secs_f64()
+        );
+    }
 }

chanlun/src/business/synthesizer.rs

@@ -23,19 +23,29 @@
  */
 
 use crate::kline::bar::K线;
+use crate::warn;
 use std::collections::HashMap;
 
+/// 事件回调类型 — fn(信号类型, 标识, 周期, 完成K线)
+type 合成器事件回调 = Box<dyn Fn(String, String, i64, K线) + Send + Sync>;
+
 /// K线合成器 — 将小周期K线合成为大周期K线
 pub struct K线合成器 {
     pub 标识: String,
     pub 周期组: Vec<i64>,
     pub 当前K线: HashMap<i64, Option<K线>>,
     pub 合成K线列表: HashMap<i64, Vec<K线>>,
+    /// 事件回调 — K线完成时触发，对应 Python K线合成器.事件回调
+    /// 签名: fn(信号类型: str, 标识: str, 周期: i64, 完成K线: K线)
+    /// 在 _完成K线 清空当前K线后、新K线创建前触发
+    事件回调: Option<合成器事件回调>,
 }
 
 impl K线合成器 {
-    /// 创建K线合成器，按周期升序排列，初始化当前K线和合成K线列表
-    pub fn new(标识: String, 周期组: Vec<i64>) -> Self {
+    /// 创建K线合成器 — 对应 Python K线合成器.__init__(标识, 周期组, 事件回调=None)
+    pub fn new(
+        标识: String, 周期组: Vec<i64>, 事件回调: Option<合成器事件回调>
+    ) -> Self {
         let mut 周期组 = 周期组;
         周期组.sort();
 
@@ -51,37 +61,30 @@ impl K线合成器 {
             周期组,
             当前K线,
             合成K线列表,
+            事件回调,
         }
     }
 
+    /// 设置事件回调 — 对应 Python `设置事件回调`
+    pub fn 设置事件回调(&mut self, 回调: 合成器事件回调) {
+        self.事件回调 = Some(回调);
+    }
+
     /// 投喂 — 便捷入口，直接从 OHLCV 创建 K线 并投喂
-    pub fn 投喂(
-        &mut self,
-        时间戳: i64,
-        开: f64,
-        高: f64,
-        低: f64,
-        收: f64,
-        量: f64,
-    ) -> Vec<(i64, K线)> {
+    pub fn 投喂(&mut self, 时间戳: i64, 开: f64, 高: f64, 低: f64, 收: f64, 量: f64) {
         let 普K = K线::创建普K(&self.标识, 时间戳, 开, 高, 低, 收, 量, 0, 0);
-        self.投喂K线(普K)
+        self.投喂K线(普K);
     }
 
     /// 投喂K线 — 输入最小周期K线，合成为所有目标周期
-    /// 返回本次投喂完成了哪些周期的K线（周期 → 完成K线）
-    pub fn 投喂K线(&mut self, 普K: K线) -> Vec<(i64, K线)> {
-        let mut 完成记录 = Vec::new();
+    pub fn 投喂K线(&mut self, 普K: K线) {
         let 周期组 = self.周期组.clone();
         for 周期 in 周期组 {
-            if let Some(完成K线) = self._处理单个周期(周期, &普K) {
-                完成记录.push((周期, 完成K线));
-            }
+            self._处理单个周期(周期, &普K);
         }
-        完成记录
     }
 
-    fn _处理单个周期(&mut self, 周期: i64, 普K: &K线) -> Option<K线> {
+    fn _处理单个周期(&mut self, 周期: i64, 普K: &K线) {
         let 目标时间戳 = self._对齐时间戳(普K.时间戳, 周期);
         let 相同时间 = self.当前K线[&周期]
             .as_ref()
@@ -91,19 +94,17 @@ impl K线合成器 {
         if self.当前K线[&周期].is_none() {
             let 新K线 = self._创建新K线(周期, 目标时间戳, 普K);
             self.当前K线.insert(周期, Some(新K线));
-            None
         } else if 相同时间 {
             let ent = self.当前K线.get_mut(&周期).unwrap();
             Self::_更新K线(ent.as_mut().unwrap(), 普K);
-            None
         } else {
-            let 完成K线 = self._完成K线(周期);
+            self._完成K线(周期);
             let 新K线 = self._创建新K线(周期, 目标时间戳, 普K);
             self.当前K线.insert(周期, Some(新K线));
-            完成K线
         }
     }
 
+    /// 对齐时间戳到周期边界 — 对应 Python `_对齐时间戳`
     fn _对齐时间戳(&self, 时间戳: i64, 周期: i64) -> i64 {
         if 周期 == 0 {
             panic!("_对齐时间戳: 周期不能为0");
@@ -111,6 +112,7 @@ impl K线合成器 {
         (时间戳 / 周期) * 周期
     }
 
+    /// 创建新K线 — 对应 Python `_创建新K线`
     fn _创建新K线(&self, 周期: i64, 时间戳: i64, 普K: &K线) -> K线 {
         let 序号 = self
             .合成K线列表
@@ -132,6 +134,7 @@ impl K线合成器 {
         )
     }
 
+    /// 更新K线 — 对应 Python `_更新K线`
     fn _更新K线(当前K线: &mut K线, 新数据: &K线) {
         当前K线.高 = 当前K线.高.max(新数据.高);
         当前K线.低 = 当前K线.低.min(新数据.低);
@@ -139,9 +142,14 @@ impl K线合成器 {
         当前K线.成交量 += 新数据.成交量;
     }
 
-    fn _完成K线(&mut self, 周期: i64) -> Option<K线> {
+    /// 完成K线 — 对应 Python `_完成K线`
+    /// 清空当前K线后，触发事件回调（此时获取当前K线返回 None）
+    fn _完成K线(&mut self, 周期: i64) {
         let ent = self.当前K线.get_mut(&周期).unwrap();
-        let mut k线 = ent.take()?;
+        let mut k线 = match ent.take() {
+            Some(k) => k,
+            None => return,
+        };
         k线.序号 = self
             .合成K线列表
             .get(&周期)
@@ -151,11 +159,142 @@ impl K线合成器 {
 
         let 完成K线 = k线.clone();
         self.合成K线列表.get_mut(&周期).unwrap().push(k线);
-        Some(完成K线)
+
+        // 对应 Python _完成K线：清空当前K线后、新K线创建前触发回调
+        self._产生完成K线信号(周期, 完成K线);
     }
 
-    /// 获取指定周期当前正在合成的K线
+    /// 产生完成K线信号 — 对应 Python `_产生完成K线信号`
+    /// 异常安全：若回调 panic，捕获并记录错误，不中断管线
+    fn _产生完成K线信号(&self, 周期: i64, 完成K线: K线) {
+        if let Some(ref cb) = self.事件回调 {
+            let 标识 = self.标识.clone();
+            let result = std::panic::catch_unwind(std::panic::AssertUnwindSafe(|| {
+                cb("K线完成".into(), 标识, 周期, 完成K线);
+            }));
+            if let Err(e) = result {
+                let msg = e
+                    .downcast_ref::<&str>()
+                    .map(|s| s.to_string())
+                    .or_else(|| e.downcast_ref::<String>().cloned())
+                    .unwrap_or_else(|| "未知错误".into());
+                warn!("K线合成器 事件回调 异常: {}", msg);
+            }
+        }
+    }
+
+    /// 获取指定周期当前正在合成的K线 — 对应 Python `获取当前K线`
     pub fn 获取当前K线(&self, 周期: i64) -> Option<&K线> {
         self.当前K线.get(&周期).and_then(|k| k.as_ref())
     }
 }
+
+#[cfg(test)]
+mod tests {
+    use super::*;
+
+    #[test]
+    fn test_创建合成器_初始状态正确() {
+        let synth = K线合成器::new("btcusd".into(), vec![60, 300], None);
+        assert_eq!(synth.标识, "btcusd");
+        assert_eq!(synth.周期组, vec![60, 300]);
+        assert!(synth.事件回调.is_none());
+        assert!(synth.当前K线[&60].is_none());
+        assert!(synth.当前K线[&300].is_none());
+    }
+
+    #[test]
+    fn test_设置事件回调() {
+        let mut synth = K线合成器::new("btcusd".into(), vec![60], None);
+        assert!(synth.事件回调.is_none());
+        synth.设置事件回调(Box::new(|_, _, _, _| {}));
+        assert!(synth.事件回调.is_some());
+    }
+
+    #[test]
+    fn test_对齐时间戳() {
+        let synth = K线合成器::new("t".into(), vec![300], None);
+        assert_eq!(synth._对齐时间戳(1218124800, 300), 1218124800);
+        assert_eq!(synth._对齐时间戳(1218124801, 300), 1218124800);
+        assert_eq!(synth._对齐时间戳(1218125099, 300), 1218124800);
+        assert_eq!(synth._对齐时间戳(1218125100, 300), 1218125100);
+    }
+
+    #[test]
+    fn test_创建新K线_序号递进() {
+        let mut synth = K线合成器::new("btcusd".into(), vec![300], None);
+        {
+            let first = K线::创建普K("btcusd", 0, 100.0, 110.0, 90.0, 105.0, 1000.0, 0, 300);
+            synth.合成K线列表.get_mut(&300).unwrap().push(first);
+        }
+        let new_bar = K线::创建普K("btcusd", 100, 200.0, 210.0, 190.0, 205.0, 500.0, 0, 60);
+        let created = synth._创建新K线(300, 300, &new_bar);
+        assert_eq!(created.序号, 1);
+        assert_eq!(created.时间戳, 300);
+        assert_eq!(created.开盘价, 200.0);
+    }
+
+    #[test]
+    fn test_更新K线_高低更新() {
+        let mut current = K线::创建普K("t", 0, 100.0, 110.0, 90.0, 105.0, 100.0, 0, 300);
+        let new_data = K线::创建普K("t", 0, 102.0, 115.0, 85.0, 108.0, 50.0, 0, 60);
+        K线合成器::_更新K线(&mut current, &new_data);
+        assert_eq!(current.高, 115.0);
+        assert_eq!(current.低, 85.0);
+        assert_eq!(current.收盘价, 108.0);
+        assert_eq!(current.成交量, 150.0);
+    }
+
+    #[test]
+    fn test_完成K线_返回完成K并将当前置空() {
+        let mut synth = K线合成器::new("btcusd".into(), vec![300], None);
+        let bar = K线::创建普K("btcusd", 300, 100.0, 110.0, 90.0, 105.0, 1000.0, 0, 300);
+        synth.当前K线.insert(300, Some(bar));
+        synth._完成K线(300);
+        assert!(synth.当前K线[&300].is_none());
+        assert_eq!(synth.合成K线列表[&300].len(), 1);
+    }
+
+    #[test]
+    fn test_完成K线_事件回调触发() {
+        use std::sync::Arc;
+        use std::sync::atomic::{AtomicBool, Ordering};
+
+        let callback_fired = Arc::new(AtomicBool::new(false));
+        let cb_flag = Arc::clone(&callback_fired);
+
+        let mut synth = K线合成器::new(
+            "btcusd".into(),
+            vec![300],
+            Some(Box::new(move |信号类型, 标识, 周期, _完成K线| {
+                assert_eq!(信号类型, "K线完成");
+                assert_eq!(标识, "btcusd");
+                assert_eq!(周期, 300);
+                cb_flag.store(true, Ordering::SeqCst);
+            })),
+        );
+
+        let bar1 = K线::创建普K("btcusd", 0, 100.0, 110.0, 90.0, 105.0, 1000.0, 0, 300);
+        synth.当前K线.insert(300, Some(bar1));
+        let bar2 = K线::创建普K("btcusd", 400, 200.0, 210.0, 190.0, 205.0, 500.0, 0, 60);
+        synth.投喂K线(bar2);
+        assert!(callback_fired.load(Ordering::SeqCst));
+    }
+
+    #[test]
+    fn test_投喂K线_多周期合成() {
+        let mut synth = K线合成器::new("btcusd".into(), vec![60, 300], None);
+        synth.投喂K线(K线::创建普K(
+            "btcusd", 60, 100.0, 110.0, 90.0, 105.0, 100.0, 0, 60,
+        ));
+        assert!(synth.获取当前K线(60).is_some());
+        assert!(synth.获取当前K线(300).is_some());
+    }
+
+    #[test]
+    fn test_投喂_便捷方法() {
+        let mut synth = K线合成器::new("btcusd".into(), vec![300], None);
+        synth.投喂(1218124800, 100.0, 110.0, 90.0, 105.0, 1000.0);
+        assert!(synth.获取当前K线(300).is_some());
+    }
+}

chanlun/src/config.rs

@@ -22,12 +22,9 @@
  * SOFTWARE.
  */
 
+use crate::warn;
 use serde::{Deserialize, Deserializer, Serialize};
-use tracing::warn;
-
-fn is_infinite_f64(v: &f64) -> bool {
-    v.is_infinite()
-}
+use std::collections::HashMap;
 
 /// 缠论配置 —— 控制所有分析阶段的行为
 ///
@@ -95,103 +92,34 @@ pub struct 缠论配置 {
     // ---- 指标 ----
     /// 是否计算技术指标
     pub 计算指标: bool,
-    /// 是否计算布林带
-    pub 计算BOLL: bool,
-    /// 指标计算方式（开/高/低/收/高低均值/高低收均值/开高低收均值）
+    /// 指标计算方式（均线使用，MACD/RSI/KDJ/BOLL 在参数元组中指定）
     #[serde(deserialize_with = "deserialize_指标计算方式")]
     pub 指标计算方式: String,
 
-    // ---- MACD ----
-    /// MACD 快线 EMA 周期
-    pub 平滑异同移动平均线_快线周期: i64,
-    /// MACD 慢线 EMA 周期
-    pub 平滑异同移动平均线_慢线周期: i64,
-    /// MACD 信号线周期
-    pub 平滑异同移动平均线_信号周期: i64,
-    /// MACD 多参数列表: Vec<(key, 快线, 慢线, 信号)>
+    /// MACD 参数列表 (key, 计算方式, 快线, 慢线, 信号)
     #[serde(default)]
-    pub MACD_参数列表: Vec<(String, i64, i64, i64)>,
+    pub MACD_参数列表: Vec<(String, String, i64, i64, i64)>,
 
-    // ---- RSI ----
-    /// RSI 计算周期
-    pub 相对强弱指数_周期: i64,
-    /// RSI SMA 平滑周期
-    pub 相对强弱指数_移动平均线周期: i64,
-    /// RSI 超买阈值
-    pub 相对强弱指数_超买阈值: f64,
-    /// RSI 超卖阈值
-    pub 相对强弱指数_超卖阈值: f64,
-    /// RSI 多周期列表: Vec<(key, 周期)>
+    /// RSI 参数列表 (key, 计算方式, 周期, MA周期, 超买, 超卖)
     #[serde(default)]
-    pub RSI_周期列表: Vec<(String, i64)>,
+    pub RSI_周期列表: Vec<(String, String, i64, i64, f64, f64)>,
 
-    // ---- KDJ ----
-    /// KDJ RSV 周期
-    pub 随机指标_RSV周期: i64,
-    /// KDJ K 值平滑周期
-    pub 随机指标_K值平滑周期: i64,
-    /// KDJ D 值平滑周期
-    pub 随机指标_D值平滑周期: i64,
-    /// KDJ 超买阈值
-    pub 随机指标_超买阈值: f64,
-    /// KDJ 超卖阈值
-    pub 随机指标_超卖阈值: f64,
-    /// KDJ 多参数列表: Vec<(key, RSV周期, K平滑, D平滑)>
+    /// KDJ 参数列表 (key, 计算方式, RSV, K平滑, D平滑, 超买, 超卖)
     #[serde(default)]
-    pub KDJ_参数列表: Vec<(String, i64, i64, i64)>,
+    pub KDJ_参数列表: Vec<(String, String, i64, i64, i64, f64, f64)>,
 
-    // ---- BOLL ----
-    /// 布林带周期
-    pub 布林带_周期: i64,
-    /// 布林带标准差倍数
-    pub 布林带_标准差倍数: f64,
-    /// BOLL 多参数列表: Vec<(key, 周期, 标准差倍数)>
+    /// BOLL 参数列表 (key, 计算方式, 周期, 标准差倍数)
     #[serde(default)]
-    pub BOLL_参数列表: Vec<(String, i64, f64)>,
+    pub BOLL_参数列表: Vec<(String, String, i64, f64)>,
 
-    // ---- 均线 ----
-    /// 均线类型列表: ["SMA", "EMA", ...]
+    /// 均线参数列表 (key, 计算方式, 类型, 周期) — 如 ("SMA_5", "收", "SMA", 5)
     #[serde(default)]
-    pub 均线_类型列表: Vec<String>,
-    /// 均线周期列表: [5, 10, 20, ...]
-    #[serde(default)]
-    pub 均线_周期列表: Vec<i64>,
+    pub 均线参数列表: Vec<(String, String, String, i64)>,
 
     // ---- 推送/显示 ----
-    /// 是否启用图表展示
     pub 图表展示: bool,
-    /// 是否推送K线
-    pub 推送K线: bool,
-    /// 是否推送笔
-    pub 推送笔: bool,
-    /// 是否推送线段
-    pub 推送线段: bool,
-    /// 是否推送中枢
-    pub 推送中枢: bool,
-
-    // ---- 图表展示细分 ----
-    /// 图表展示笔
-    pub 图表展示_笔: bool,
-    /// 图表展示线段
-    pub 图表展示_线段: bool,
-    /// 图表展示扩展线段
-    pub 图表展示_扩展线段: bool,
-    /// 图表展示扩展线段（线段级）
-    pub 图表展示_扩展线段_线段: bool,
-    /// 图表展示线段之线段
-    pub 图表展示_线段_线段: bool,
-    /// 图表展示笔中枢
-    pub 图表展示_中枢_笔: bool,
-    /// 图表展示线段中枢
-    pub 图表展示_中枢_线段: bool,
-    /// 图表展示扩展中枢
-    pub 图表展示_中枢_扩展线段: bool,
-    /// 图表展示扩展中枢（线段级）
-    pub 图表展示_中枢_扩展线段_线段: bool,
-    /// 图表展示线段之中枢
-    pub 图表展示_中枢_线段_线段: bool,
-    /// 图表展示线段内部中枢
-    pub 图表展示_中枢_线段内部: bool,
+    /// 图表展示标签: None=全部, [] = 不展示
+    pub 图表展示标签: Option<Vec<String>>,
 
     // ---- 买卖点 ----
     /// 买卖点偏移量
@@ -211,29 +139,6 @@ pub struct 缠论配置 {
     pub 买卖点_指标匹配_KDJ: bool,
     /// 买卖点指标匹配 RSI
     pub 买卖点_指标匹配_RSI: bool,
-    /// 买卖点背离率阈值（Infinity 表示不使用）
-    #[serde(skip_serializing_if = "is_infinite_f64")]
-    pub 买卖点_背离率: f64,
-    /// 买卖点 T2 回调阈值
-    pub 买卖点_T2_回调阈值: f64,
-    /// 买卖点 T2S 最大层级
-    pub 买卖点_T2S_最大层级: i64,
-    /// 买卖点峰值条件
-    pub 买卖点_峰值条件: bool,
-    /// 买卖点计算方式（峰/谷等）
-    pub 买卖点_计算方式: String,
-    /// 是否计算线段BSP1
-    pub 买卖点_计算线段BSP1: bool,
-    /// 是否处理BSP2
-    pub 买卖点_处理BSP2: bool,
-    /// 是否计算线段BSP3
-    pub 买卖点_计算线段BSP3: bool,
-    /// 是否依赖T1买卖点
-    pub 买卖点_依赖T1: bool,
-    /// 买卖点中枢来源（实/虚/合）
-    pub 买卖点_中枢来源: String,
-    /// 买卖点调试输出
-    pub 买卖点_调试输出: bool,
 
     // ---- 背驰 ----
     /// 线段内部背驰使用 MACD
@@ -336,44 +241,14 @@ impl Default for 缠论配置 {
             分析线段中枢: true,
             手动终止: String::new(),
             计算指标: true,
-            计算BOLL: false,
             指标计算方式: "收".into(),
-            平滑异同移动平均线_快线周期: 13,
-            平滑异同移动平均线_慢线周期: 31,
-            平滑异同移动平均线_信号周期: 11,
-            相对强弱指数_周期: 13,
-            相对强弱指数_移动平均线周期: 13,
-            相对强弱指数_超买阈值: 75.0,
-            相对强弱指数_超卖阈值: 25.0,
-            随机指标_RSV周期: 13,
-            随机指标_K值平滑周期: 5,
-            随机指标_D值平滑周期: 5,
-            随机指标_超买阈值: 80.0,
-            随机指标_超卖阈值: 20.0,
-            MACD_参数列表: Vec::new(),
-            RSI_周期列表: Vec::new(),
-            KDJ_参数列表: Vec::new(),
-            布林带_周期: 20,
-            布林带_标准差倍数: 2.0,
-            BOLL_参数列表: Vec::new(),
-            均线_类型列表: Vec::new(),
-            均线_周期列表: Vec::new(),
+            MACD_参数列表: vec![("macd".into(), "收".into(), 13, 31, 11)],
+            RSI_周期列表: vec![("rsi".into(), "收".into(), 14, 13, 75.0, 25.0)],
+            KDJ_参数列表: vec![("kdj".into(), "收".into(), 13, 5, 5, 80.0, 20.0)],
+            BOLL_参数列表: vec![("boll".into(), "收".into(), 20, 2.0)],
+            均线参数列表: Vec::new(),
             图表展示: true,
-            推送K线: true,
-            推送笔: true,
-            推送线段: true,
-            推送中枢: true,
-            图表展示_笔: true,
-            图表展示_线段: true,
-            图表展示_扩展线段: true,
-            图表展示_扩展线段_线段: true,
-            图表展示_线段_线段: true,
-            图表展示_中枢_笔: true,
-            图表展示_中枢_线段: true,
-            图表展示_中枢_扩展线段: true,
-            图表展示_中枢_扩展线段_线段: true,
-            图表展示_中枢_线段_线段: true,
-            图表展示_中枢_线段内部: true,
+            图表展示标签: None,
             买卖点偏移: 1,
             买卖点激进识别: false,
             买卖点与MACD柱强相关: false,
@@ -382,17 +257,6 @@ impl Default for 缠论配置 {
             买卖点_指标匹配_MACD: true,
             买卖点_指标匹配_KDJ: true,
             买卖点_指标匹配_RSI: true,
-            买卖点_背离率: f64::INFINITY,
-            买卖点_T2_回调阈值: 1.0,
-            买卖点_T2S_最大层级: 3,
-            买卖点_峰值条件: false,
-            买卖点_计算方式: "峰".into(),
-            买卖点_计算线段BSP1: true,
-            买卖点_处理BSP2: true,
-            买卖点_计算线段BSP3: true,
-            买卖点_依赖T1: true,
-            买卖点_中枢来源: "合".into(),
-            买卖点_调试输出: false,
             线段内部背驰_MACD: true,
             线段内部背驰_斜率: true,
             线段内部背驰_测度: true,
@@ -403,46 +267,153 @@ impl Default for 缠论配置 {
 }
 
 impl 缠论配置 {
-    /// 解析MACD参数列表 — 如果列表非空则使用列表，否则返回默认单组
-    pub fn _解析MACD参数列表(&self) -> Vec<(String, i64, i64, i64)> {
-        if !self.MACD_参数列表.is_empty() {
-            return self.MACD_参数列表.clone();
+    /// 展示标签判定 — None=全部, [] = 全关
+    pub fn 展示标签(&self, 标签: &str) -> bool {
+        match &self.图表展示标签 {
+            None => true,
+            Some(tags) => tags.iter().any(|t| t == 标签),
         }
-        vec![(
-            "macd".into(),
-            self.平滑异同移动平均线_快线周期,
-            self.平滑异同移动平均线_慢线周期,
-            self.平滑异同移动平均线_信号周期,
-        )]
     }
 
-    /// 解析RSI周期列表 — 如果列表非空则使用列表，否则返回默认单组
-    pub fn _解析RSI周期列表(&self) -> Vec<(String, i64)> {
-        if !self.RSI_周期列表.is_empty() {
-            return self.RSI_周期列表.clone();
+    /// 序列化为 JSON 字典（对应 Python to_dict，仅返回 model_fields 中的字段）
+    pub fn to_dict(&self) -> serde_json::Value {
+        let full = serde_json::to_value(self).unwrap_or_default();
+        let valid = Self::model_fields();
+        if let serde_json::Value::Object(map) = full {
+            let filtered: serde_json::Map<_, _> = map
+                .into_iter()
+                .filter(|(k, _)| valid.contains(&k.as_str()))
+                .collect();
+            serde_json::Value::Object(filtered)
+        } else {
+            full
         }
-        vec![("rsi".into(), self.相对强弱指数_周期)]
     }
 
-    /// 解析KDJ参数列表 — 如果列表非空则使用列表，否则返回默认单组
-    pub fn _解析KDJ参数列表(&self) -> Vec<(String, i64, i64, i64)> {
-        if !self.KDJ_参数列表.is_empty() {
-            return self.KDJ_参数列表.clone();
+    /// 从 JSON 字典反序列化（对应 Python from_dict / 兼容旧版本配置）
+    pub fn from_dict(value: &serde_json::Value) -> Result<Self, serde_json::Error> {
+        if let serde_json::Value::Object(map) = value {
+            let valid_fields = Self::model_fields();
+            let cleaned: serde_json::Map<_, _> = map
+                .iter()
+                .filter(|(k, _)| valid_fields.contains(&k.as_str()))
+                .map(|(k, v)| (k.clone(), v.clone()))
+                .collect();
+            serde_json::from_value(serde_json::Value::Object(cleaned))
+        } else {
+            serde_json::from_value(value.clone())
         }
-        vec![(
-            "kdj".into(),
-            self.随机指标_RSV周期,
-            self.随机指标_K值平滑周期,
-            self.随机指标_D值平滑周期,
-        )]
     }
 
-    /// 解析BOLL参数列表 — 如果列表非空则使用列表，否则返回默认单组
-    pub fn _解析BOLL参数列表(&self) -> Vec<(String, i64, f64)> {
-        if !self.BOLL_参数列表.is_empty() {
-            return self.BOLL_参数列表.clone();
+    /// 验证并修正字段值（对应 Python _validate_all_fields）
+    pub fn _validate_all_fields(&mut self) {
+        const 允许: &[&str] = &[
+            "开",
+            "高",
+            "低",
+            "收",
+            "高低均值",
+            "高低收均值",
+            "开高低收均值",
+        ];
+        if !允许.contains(&self.指标计算方式.as_str()) {
+            warn!(
+                "[指标计算方式] = {} 值不在允许范围内，使用默认值：收",
+                self.指标计算方式
+            );
+            self.指标计算方式 = "收".into();
         }
-        vec![("boll".into(), self.布林带_周期, self.布林带_标准差倍数)]
+    }
+
+    /// 返回字段名列表（对应 Python model_fields().keys()）
+    pub fn model_fields() -> &'static [&'static str] {
+        &[
+            "标识",
+            "缠K合并替换",
+            "笔内元素数量",
+            "笔内相同终点取舍",
+            "笔内起始分型包含整笔",
+            "笔内起始分型包含整笔_包括右",
+            "笔内原始K线包含整笔",
+            "笔次级成笔",
+            "笔弱化",
+            "笔弱化_原始数量",
+            "线段_非缺口下穿刺",
+            "线段_特征序列忽视老阴老阳",
+            "线段_缺口后紧急修正",
+            "线段_修正",
+            "线段内部中枢图显",
+            "扩展线段_当下分析",
+            "分析笔",
+            "分析线段",
+            "分析扩展线段",
+            "分析笔中枢",
+            "分析线段中枢",
+            "手动终止",
+            "计算指标",
+            "计算BOLL",
+            "指标计算方式",
+            "平滑异同移动平均线_快线周期",
+            "平滑异同移动平均线_慢线周期",
+            "平滑异同移动平均线_信号周期",
+            "相对强弱指数_周期",
+            "相对强弱指数_移动平均线周期",
+            "相对强弱指数_超买阈值",
+            "相对强弱指数_超卖阈值",
+            "随机指标_RSV周期",
+            "随机指标_K值平滑周期",
+            "随机指标_D值平滑周期",
+            "随机指标_超买阈值",
+            "随机指标_超卖阈值",
+            "布林带_周期",
+            "布林带_标准差倍数",
+            "MACD_参数列表",
+            "RSI_周期列表",
+            "KDJ_参数列表",
+            "BOLL_参数列表",
+            "均线_类型列表",
+            "均线_周期列表",
+            "图表展示",
+            "推送K线",
+            "推送笔",
+            "推送线段",
+            "推送中枢",
+            "图表展示_笔",
+            "图表展示_线段",
+            "图表展示_扩展线段",
+            "图表展示_扩展线段_线段",
+            "图表展示_线段_线段",
+            "图表展示_中枢_笔",
+            "图表展示_中枢_线段",
+            "图表展示_中枢_扩展线段",
+            "图表展示_中枢_扩展线段_线段",
+            "图表展示_中枢_线段_线段",
+            "图表展示_中枢_线段内部",
+            "买卖点偏移",
+            "买卖点激进识别",
+            "买卖点与MACD柱强相关",
+            "买卖点错过误差值",
+            "买卖点_指标模式",
+            "买卖点_指标匹配_MACD",
+            "买卖点_指标匹配_KDJ",
+            "买卖点_指标匹配_RSI",
+            "线段内部背驰_MACD",
+            "线段内部背驰_斜率",
+            "线段内部背驰_测度",
+            "线段内部背驰_模式",
+            "加载文件路径",
+        ]
+    }
+
+    /// 深拷贝并更新指定字段（对应 Python model_copy(update={...}, deep=True)）
+    pub fn model_copy(&self, update: &HashMap<String, serde_json::Value>) -> Self {
+        let mut value = serde_json::to_value(self).unwrap_or_default();
+        if let serde_json::Value::Object(ref mut map) = value {
+            for (k, v) in update {
+                map.insert(k.clone(), v.clone());
+            }
+        }
+        serde_json::from_value(value).unwrap_or_else(|_| self.clone())
     }
 
     /// 序列化为 JSON 字符串
@@ -467,25 +438,12 @@ impl 缠论配置 {
         Ok(config)
     }
 
-    /// 返回一个关闭所有推送/显示的新配置
+    /// 返回一个关闭所有推送/显示的新配置（对应 Python 不推送）
     pub fn 不推送(&self) -> Self {
         Self {
+            线段内部中枢图显: false,
             图表展示: false,
-            推送K线: false,
-            推送笔: false,
-            推送线段: false,
-            推送中枢: false,
-            图表展示_笔: false,
-            图表展示_线段: false,
-            图表展示_扩展线段: false,
-            图表展示_扩展线段_线段: false,
-            图表展示_线段_线段: false,
-            图表展示_中枢_笔: false,
-            图表展示_中枢_线段: false,
-            图表展示_中枢_扩展线段: false,
-            图表展示_中枢_扩展线段_线段: false,
-            图表展示_中枢_线段_线段: false,
-            图表展示_中枢_线段内部: false,
+            图表展示标签: Some(vec![]),
             ..self.clone()
         }
     }
@@ -524,19 +482,21 @@ impl 缠论配置 {
         result
     }
 
-    /// 对比两个配置，返回差异字段
-    pub fn 对比(&self, other: &Self) -> Vec<String> {
-        let mut diffs = Vec::new();
-        let self_json = serde_json::to_value(self).unwrap();
-        let other_json = serde_json::to_value(other).unwrap();
+    /// 对比两个配置，返回差异字段及新值（对应 Python 对比 → dict[字段名, 新值]）
+    pub fn 对比(&self, other: &Self) -> HashMap<String, serde_json::Value> {
+        let mut diffs = HashMap::new();
+        let self_dict = self.to_dict();
+        let other_dict = other.to_dict();
         if let (serde_json::Value::Object(self_map), serde_json::Value::Object(other_map)) =
-            (&self_json, &other_json)
+            (&self_dict, &other_dict)
         {
-            for (key, self_val) in self_map {
-                if let Some(other_val) = other_map.get(key)
-                    && self_val != other_val
+            for key in Self::model_fields() {
+                let self_val = self_map.get(*key);
+                let other_val = other_map.get(*key);
+                if self_val != other_val
+                    && let Some(v) = other_val
                 {
-                    diffs.push(key.clone());
+                    diffs.insert(key.to_string(), v.clone());
                 }
             }
         }
@@ -562,7 +522,6 @@ mod tests {
         let config = 缠论配置::default();
         assert_eq!(config.标识, "bar");
         assert_eq!(config.笔内元素数量, 5);
-        assert!(config.买卖点_背离率.is_infinite());
         assert_eq!(config.指标计算方式, "收");
     }
 
@@ -609,6 +568,66 @@ mod tests {
         assert_eq!(config.线段内部背驰_模式, "全量");
     }
 
+    #[test]
+    fn test_to_dict_roundtrip() {
+        let config = 缠论配置::default();
+        let dict = config.to_dict();
+        let restored = 缠论配置::from_dict(&dict).unwrap();
+        assert_eq!(config.to_json(), restored.to_json());
+    }
+
+    #[test]
+    fn test_from_dict_filters_unknown_fields() {
+        // 兼容旧版本配置 — unknown fields are silently dropped
+        let json = serde_json::json!({
+            "标识": "test",
+            "不存在的字段": 42,
+            "另一个废弃字段": "xxx",
+            "笔内元素数量": 8,
+        });
+        let config = 缠论配置::from_dict(&json).unwrap();
+        assert_eq!(config.标识, "test");
+        assert_eq!(config.笔内元素数量, 8);
+        // 未指定字段使用默认值
+        assert_eq!(config.买卖点偏移, 1);
+    }
+
+    #[test]
+    fn test_model_fields_contains_all() {
+        let fields = 缠论配置::model_fields();
+        assert!(fields.contains(&"标识"));
+        assert!(fields.contains(&"笔内元素数量"));
+        assert!(fields.contains(&"买卖点偏移"));
+        assert!(fields.contains(&"线段内部背驰_MACD"));
+    }
+
+    #[test]
+    fn test_model_copy() {
+        let mut update = std::collections::HashMap::new();
+        update.insert("标识".into(), serde_json::json!("custom"));
+        update.insert("推送K线".into(), serde_json::json!(false));
+        update.insert("笔内元素数量".into(), serde_json::json!(10));
+
+        let config = 缠论配置::default();
+        let copied = config.model_copy(&update);
+
+        assert_eq!(copied.标识, "custom");
+        assert!(!copied.推送K线);
+        assert_eq!(copied.笔内元素数量, 10);
+        // 未指定字段保持不变
+        assert_eq!(copied.买卖点偏移, 1);
+        assert!(copied.推送笔);
+    }
+
+    #[test]
+    fn test_to_dict_to_json_consistency() {
+        let config = 缠论配置::default();
+        let dict = config.to_dict();
+        // to_dict → from_dict → to_json should equal original to_json
+        let restored = 缠论配置::from_dict(&dict).unwrap();
+        assert_eq!(config.to_json(), restored.to_json());
+    }
+
     #[test]
     fn test_不推送() {
         let config = 缠论配置::default();
@@ -616,7 +635,98 @@ mod tests {
         assert!(!muted.推送K线);
         assert!(!muted.推送笔);
         assert!(!muted.图表展示);
-        // 其他字段不变
         assert_eq!(muted.笔内元素数量, 5);
     }
+
+    #[test]
+    fn test_对比_无差异() {
+        let a = 缠论配置::default();
+        let b = 缠论配置::default();
+        let diff = a.对比(&b);
+        assert!(diff.is_empty(), "identical configs should have empty diff");
+    }
+
+    #[test]
+    fn test_对比_有差异() {
+        let a = 缠论配置::default();
+        let mut b = 缠论配置::default();
+        b.标识 = "changed".into();
+        b.笔内元素数量 = 99;
+
+        let diff = a.对比(&b);
+        assert_eq!(diff.len(), 2);
+        assert_eq!(diff.get("标识").unwrap().as_str().unwrap(), "changed");
+        assert_eq!(diff.get("笔内元素数量").unwrap().as_i64().unwrap(), 99);
+    }
+
+    #[test]
+    fn test_对比_仅比较model_fields() {
+        // 仅比较 model_fields 中的字段（Python 一致行为）
+        let a = 缠论配置::default();
+        let b = 缠论配置::default();
+        let diff = a.对比(&b);
+        // 验证不包含废弃字段（如已删除的 "买卖点_背离率" 等）
+        assert!(!diff.contains_key("买卖点_背离率"));
+        assert!(diff.is_empty(), "default configs should have no diff");
+    }
+
+    #[test]
+    fn test_to_dict_excludes_non_model_fields() {
+        let config = 缠论配置::default();
+        let dict = config.to_dict();
+        let valid = 缠论配置::model_fields();
+        if let serde_json::Value::Object(map) = &dict {
+            for key in map.keys() {
+                assert!(
+                    valid.contains(&key.as_str()),
+                    "{key} should not be in to_dict output"
+                );
+            }
+        }
+        assert_eq!(
+            valid.len(),
+            dict.as_object().map(|m| m.len()).unwrap_or(0),
+            "to_dict should have exactly model_fields count"
+        );
+    }
+
+    #[test]
+    fn test_model_copy_then_对比() {
+        let config = 缠论配置::default();
+        let mut update = HashMap::new();
+        update.insert("标识".into(), serde_json::json!("copied"));
+        update.insert("笔内元素数量".into(), serde_json::json!(10));
+
+        let copied = config.model_copy(&update);
+        let diff = config.对比(&copied);
+
+        assert_eq!(diff.len(), 2);
+        assert_eq!(diff["标识"].as_str().unwrap(), "copied");
+        assert_eq!(diff["笔内元素数量"].as_i64().unwrap(), 10);
+    }
+
+    #[test]
+    fn test_对比_boolean_difference() {
+        let a = 缠论配置::default();
+        let mut b = 缠论配置::default();
+        b.推送K线 = false;
+        b.图表展示 = false;
+
+        let diff = a.对比(&b);
+        assert_eq!(diff.len(), 2);
+        assert_eq!(diff["推送K线"], serde_json::json!(false));
+        assert_eq!(diff["图表展示"], serde_json::json!(false));
+    }
+
+    #[test]
+    fn test_to_dict_from_dict_对比_roundtrip() {
+        let config = 缠论配置::default();
+        let dict = config.to_dict();
+        let restored = 缠论配置::from_dict(&dict).unwrap();
+        let diff = config.对比(&restored);
+        assert!(
+            diff.is_empty(),
+            "to_dict→from_dict roundtrip should produce no diff"
+        );
+    }
 }

chanlun/src/indicators/boll.rs

@@ -24,6 +24,7 @@
 
 use crate::kline::bar::K线;
 use serde::{Deserialize, Serialize};
+use std::collections::VecDeque;
 
 /// 布林带（BOLL）— 基于移动平均和标准差的波动率通道
 #[derive(Debug, Clone, Serialize, Deserialize)]
@@ -43,7 +44,7 @@ pub struct 布林带 {
     pub 下轨: f64,
     /// 内部历史队列（不序列化）
     #[serde(skip)]
-    _历史队列: Vec<f64>,
+    _历史队列: VecDeque<f64>,
     /// 内部均值缓存（不序列化）
     #[serde(skip)]
     _均值: f64,
@@ -61,7 +62,7 @@ impl Default for 布林带 {
             上轨: 0.0,
             中轨: 0.0,
             下轨: 0.0,
-            _历史队列: Vec::new(),
+            _历史队列: VecDeque::new(),
             _均值: 0.0,
             _方差和: 0.0,
         }
@@ -98,7 +99,7 @@ impl 布林带 {
             上轨: 价格,
             中轨: 价格,
             下轨: 价格,
-            _历史队列: vec![价格],
+            _历史队列: VecDeque::from([价格]),
             _均值: 价格,
             _方差和: 0.0,
         }
@@ -110,9 +111,9 @@ impl 布林带 {
         let 标准差倍数 = prev.标准差倍数;
 
         let mut q = prev._历史队列.clone();
-        q.push(价格);
+        q.push_back(价格);
         if q.len() > 周期 {
-            q.remove(0);
+            q.pop_front();
         }
 
         let (_均值, _方差和) = if q.len() < 周期 {

chanlun/src/indicators/calculator.rs

@@ -45,7 +45,7 @@ impl 指标计算器 {
         let has_prev;
         {
             let prev_guard = if n > 1 {
-                Some(全序列[n - 2].指标.read().unwrap())
+                Some(全序列[n - 2].指标.read())
             } else {
                 None
             };
@@ -56,7 +56,7 @@ impl 指标计算器 {
                 Self::_计算KDJ组(当前K线, prev, 配置);
                 Self::_计算BOLL组(当前K线, prev, 配置);
             }
-            Self::_更新均线(当前K线, 现有序列, 配置);
+            Self::_更新均线(当前K线, 现有序列, 配置); // 当前K线在 全序列[n-1], 现有序列不含它
             has_prev = n > 1;
         } // prev_guard dropped here
 
@@ -66,10 +66,9 @@ impl 指标计算器 {
     }
 
     fn _计算MACD组(当前K线: &K线, prev: Option<&指标容器>, 配置: &缠论配置) {
-        let 计算方式 = &配置.指标计算方式;
-        for (i, (key, 快, 慢, 信号)) in 配置._解析MACD参数列表().into_iter().enumerate()
+        for (i, (key, 计算方式, 快, 慢, 信号)) in 配置.MACD_参数列表.iter().enumerate()
         {
-            let val = if let Some(prev_val) = prev.and_then(|p| p.获取(&key)) {
+            let val = if let Some(prev_val) = prev.and_then(|p| p.获取(key)) {
                 if let 指标值::MACD(prev_macd) = prev_val {
                     指标值::MACD(平滑异同移动平均线::增量计算(
                         prev_macd,
@@ -95,21 +94,18 @@ impl 指标计算器 {
                         计算方式,
                     ),
                     当前K线.时间戳,
-                    快,
-                    慢,
-                    信号,
+                    *快,
+                    *慢,
+                    *信号,
                 ))
             };
-            当前K线.指标.write().unwrap().设置(&key, val.clone());
-            if i == 0 {
-                当前K线.指标.write().unwrap().设置("macd", val);
-            }
+            当前K线.指标.write().设置(key, val.clone());
         }
     }
 
     fn _计算RSI组(当前K线: &K线, prev: Option<&指标容器>, 配置: &缠论配置) {
-        let 计算方式 = &配置.指标计算方式;
-        for (i, (key, 周期)) in 配置._解析RSI周期列表().into_iter().enumerate() {
+        for (key, 计算方式, 周期, ma周期, 超买, 超卖) in 配置.RSI_周期列表.iter()
+        {
             let val = if let Some(prev_val) = prev.and_then(|p| p.获取(&key)) {
                 if let 指标值::RSI(prev_rsi) = prev_val {
                     指标值::RSI(相对强弱指数::增量计算(
@@ -136,23 +132,19 @@ impl 指标计算器 {
                         计算方式,
                     ),
                     当前K线.时间戳,
-                    周期,
-                    配置.相对强弱指数_超买阈值,
-                    配置.相对强弱指数_超卖阈值,
-                    Some(配置.相对强弱指数_移动平均线周期),
+                    *周期,
+                    *超买,
+                    *超卖,
+                    Some(*ma周期),
                 ))
             };
-            当前K线.指标.write().unwrap().设置(&key, val.clone());
-            if i == 0 {
-                当前K线.指标.write().unwrap().设置("rsi", val);
-            }
+            当前K线.指标.write().设置(&key, val.clone());
         }
     }
 
     fn _计算KDJ组(当前K线: &K线, prev: Option<&指标容器>, 配置: &缠论配置) {
-        for (i, (key, rsv, k平滑, d平滑)) in 配置._解析KDJ参数列表().into_iter().enumerate()
-        {
-            let val = if let Some(prev_val) = prev.and_then(|p| p.获取(&key)) {
+        for (key, _fm, rsv, k平滑, d平滑, 超买, 超卖) in 配置.KDJ_参数列表.iter() {
+            let val = if let Some(prev_val) = prev.and_then(|p| p.获取(key)) {
                 if let 指标值::KDJ(prev_kdj) = prev_val {
                     指标值::KDJ(随机指标::增量计算(
                         prev_kdj,
@@ -170,24 +162,19 @@ impl 指标计算器 {
                     当前K线.低,
                     当前K线.收盘价,
                     当前K线.时间戳,
-                    rsv,
-                    k平滑,
-                    d平滑,
-                    配置.随机指标_超买阈值,
-                    配置.随机指标_超卖阈值,
+                    *rsv,
+                    *k平滑,
+                    *d平滑,
+                    *超买,
+                    *超卖,
                 ))
             };
-            当前K线.指标.write().unwrap().设置(&key, val.clone());
-            if i == 0 {
-                当前K线.指标.write().unwrap().设置("kdj", val);
-            }
+            当前K线.指标.write().设置(key, val.clone());
         }
     }
 
     fn _计算BOLL组(当前K线: &K线, prev: Option<&指标容器>, 配置: &缠论配置) {
-        let 计算方式 = &配置.指标计算方式;
-        for (i, (key, 周期, 标准差倍数)) in 配置._解析BOLL参数列表().into_iter().enumerate()
-        {
+        for (key, 计算方式, 周期, 标准差倍数) in 配置.BOLL_参数列表.iter() {
             let val = if let Some(prev_val) = prev.and_then(|p| p.获取(&key)) {
                 if let 指标值::BOLL(prev_boll) = prev_val {
                     指标值::BOLL(布林带::增量计算(
@@ -214,22 +201,37 @@ impl 指标计算器 {
                         当前K线.收盘价,
                         计算方式,
                     ),
-                    周期 as usize,
-                    标准差倍数,
+                    *周期 as usize,
+                    *标准差倍数,
                 ))
             };
-            当前K线.指标.write().unwrap().设置(&key, val.clone());
-            if i == 0 {
-                当前K线.指标.write().unwrap().设置("boll", val);
-            }
+            当前K线.指标.write().设置(&key, val.clone());
         }
     }
 
     fn _更新均线(当前K线: &K线, 现有序列: &[Arc<K线>], 配置: &缠论配置) {
-        if 配置.均线_类型列表.is_empty() || 配置.均线_周期列表.is_empty() {
+        if 配置.均线参数列表.is_empty() {
             return;
         }
-        let 计算方式 = &配置.指标计算方式;
+        for (key, 计算方式, ma_type, period) in &配置.均线参数列表 {
+            let 值 = match ma_type.as_str() {
+                "SMA" => Self::_增量SMA(当前K线, 现有序列, 计算方式, *period, key),
+                "EMA" => Self::_增量EMA(当前K线, 现有序列, 计算方式, *period, key),
+                _ => continue,
+            };
+            if let Some(均线_map) = 当前K线.指标.write().均线_mut() {
+                均线_map.insert(key.clone(), 值);
+            }
+        }
+    }
+
+    fn _增量SMA(
+        当前K线: &K线,
+        现有序列: &[Arc<K线>],
+        计算方式: &str,
+        period: i64,
+        prev_key: &str,
+    ) -> f64 {
         let 当前价 = super::K线取值(
             当前K线.开盘价,
             当前K线.高,
@@ -237,46 +239,20 @@ impl 指标计算器 {
             当前K线.收盘价,
             计算方式,
         );
-        for ma_type in &配置.均线_类型列表 {
-            for period in &配置.均线_周期列表 {
-                let key = format!("{}_{}", ma_type, period);
-                let 值 = match ma_type.as_str() {
-                    "SMA" => Self::_增量SMA(现有序列, 当前价, *period, 计算方式, &key),
-                    "EMA" => Self::_增量EMA(现有序列, 当前价, *period, 计算方式, &key),
-                    _ => continue,
-                };
-                if let Some(均线_map) = 当前K线.指标.write().unwrap().均线_mut() {
-                    均线_map.insert(key, 值);
-                }
-            }
-        }
-    }
-
-    /// 增量 SMA: 现有序列 (不含当前K线) + 当前价
-    fn _增量SMA(
-        现有序列: &[Arc<K线>],
-        当前价: f64,
-        period: i64,
-        计算方式: &str,
-        prev_key: &str,
-    ) -> f64 {
         let existing_len = 现有序列.len();
         let p = period as usize;
-        // 现有序列 + 当前 = total_len
-        let total_len = existing_len + 1;
-        if total_len <= p {
-            let mut sum: f64 = 现有序列[existing_len.saturating_sub(p.saturating_sub(1))..]
+        if existing_len + 1 <= p {
+            let sum: f64 = 现有序列
                 .iter()
                 .map(|k| super::K线取值(k.开盘价, k.高, k.低, k.收盘价, 计算方式))
-                .sum();
-            sum += 当前价;
-            return sum / (total_len as f64).max(1.0);
+                .sum::<f64>()
+                + 当前价;
+            return sum / ((existing_len + 1) as f64).max(1.0);
         }
-        // 尝试从前一根K线获取缓存的SMA
-        if let Some(prev) = 现有序列.last().and_then(|k| {
-            let guard = k.指标.read().unwrap();
-            guard.均线().and_then(|m| m.get(prev_key)).copied()
-        }) {
+        if let Some(prev_sma) = 现有序列
+            .last()
+            .and_then(|k| k.指标.read().均线().and_then(|m| m.get(prev_key)).copied())
+        {
             let oldest = super::K线取值(
                 现有序列[existing_len - p].开盘价,
                 现有序列[existing_len - p].高,
@@ -284,29 +260,33 @@ impl 指标计算器 {
                 现有序列[existing_len - p].收盘价,
                 计算方式,
             );
-            return prev + (当前价 - oldest) / period as f64;
+            return prev_sma + (当前价 - oldest) / period as f64;
         }
-        // 回退：完整计算
-        let mut sum: f64 = 现有序列[existing_len.saturating_sub(p.saturating_sub(1))..]
+        let sum: f64 = 现有序列[existing_len.saturating_sub(p.saturating_sub(1))..]
             .iter()
             .map(|k| super::K线取值(k.开盘价, k.高, k.低, k.收盘价, 计算方式))
-            .sum();
-        sum += 当前价;
-        sum / (total_len as f64).min(p as f64)
+            .sum::<f64>()
+            + 当前价;
+        sum / ((existing_len + 1) as f64).min(p as f64)
     }
 
-    /// 增量 EMA: 现有序列 (不含当前K线) + 当前价
     fn _增量EMA(
+        当前K线: &K线,
         现有序列: &[Arc<K线>],
-        当前价: f64,
+        计算方式: &str,
         period: i64,
-        _计算方式: &str,
         prev_key: &str,
     ) -> f64 {
-        let 前值 = 现有序列.last().and_then(|k| {
-            let guard = k.指标.read().unwrap();
-            guard.均线().and_then(|m| m.get(prev_key)).copied()
-        });
+        let 当前价 = super::K线取值(
+            当前K线.开盘价,
+            当前K线.高,
+            当前K线.低,
+            当前K线.收盘价,
+            计算方式,
+        );
+        let 前值 = 现有序列
+            .last()
+            .and_then(|k| k.指标.read().均线().and_then(|m| m.get(prev_key)).copied());
         match 前值 {
             None => 当前价,
             Some(prev) => {
@@ -318,158 +298,106 @@ impl 指标计算器 {
 
     /// 运行中新增指标参数时，回填所有历史K线
     fn _回填新指标(全序列: &[Arc<K线>], 配置: &缠论配置) {
-        // 作用域化首尾读锁：在回填写循环之前释放，避免读锁与写锁冲突
         let (新MACD, 新RSI, 新KDJ, 新BOLL) = {
-            let 首K_guard = 全序列[0].指标.read().unwrap();
-            let 尾K_guard = 全序列[全序列.len() - 1].指标.read().unwrap();
-
+            let 首K_guard = 全序列[0].指标.read();
+            let 尾K_guard = 全序列[全序列.len() - 1].指标.read();
             let 新MACD: Vec<_> = 配置
-                ._解析MACD参数列表()
-                .into_iter()
-                .filter(|(key, _, _, _)| 尾K_guard.包含(key) && !首K_guard.包含(key))
+                .MACD_参数列表
+                .iter()
+                .filter(|(key, ..)| 尾K_guard.包含(key) && !首K_guard.包含(key))
+                .cloned()
                 .collect();
             let 新RSI: Vec<_> = 配置
-                ._解析RSI周期列表()
-                .into_iter()
-                .filter(|(key, _)| 尾K_guard.包含(key) && !首K_guard.包含(key))
+                .RSI_周期列表
+                .iter()
+                .filter(|(key, ..)| 尾K_guard.包含(key) && !首K_guard.包含(key))
+                .cloned()
                 .collect();
             let 新KDJ: Vec<_> = 配置
-                ._解析KDJ参数列表()
-                .into_iter()
-                .filter(|(key, _, _, _)| 尾K_guard.包含(key) && !首K_guard.包含(key))
+                .KDJ_参数列表
+                .iter()
+                .filter(|(key, ..)| 尾K_guard.包含(key) && !首K_guard.包含(key))
+                .cloned()
                 .collect();
             let 新BOLL: Vec<_> = 配置
-                ._解析BOLL参数列表()
-                .into_iter()
-                .filter(|(key, _, _)| 尾K_guard.包含(key) && !首K_guard.包含(key))
+                .BOLL_参数列表
+                .iter()
+                .filter(|(key, ..)| 尾K_guard.包含(key) && !首K_guard.包含(key))
+                .cloned()
                 .collect();
-
             (新MACD, 新RSI, 新KDJ, 新BOLL)
-        }; // 首K_guard, 尾K_guard dropped here
+        };
 
         if 新MACD.is_empty() && 新RSI.is_empty() && 新KDJ.is_empty() && 新BOLL.is_empty() {
             return;
         }
 
-        let 计算方式 = &配置.指标计算方式;
-
-        // 从第一根K线开始逐根回填，每次只持有一根prev读锁
         for i in 0..全序列.len() {
             let k线 = &全序列[i];
             let prev_guard = if i > 0 {
-                Some(全序列[i - 1].指标.read().unwrap())
+                Some(全序列[i - 1].指标.read())
             } else {
                 None
             };
 
-            for (key, 快, 慢, 信号) in &新MACD {
-                let val = if let Some(ref prev) = prev_guard {
-                    if let Some(指标值::MACD(prev_macd)) = prev.获取(key) {
-                        指标值::MACD(平滑异同移动平均线::增量计算_K线(
-                            prev_macd,
-                            k线,
-                            计算方式,
-                        ))
-                    } else {
-                        指标值::MACD(平滑异同移动平均线::首次计算_K线(
-                            k线,
-                            计算方式,
-                            *快,
-                            *慢,
-                            *信号,
-                        ))
-                    }
-                } else {
-                    指标值::MACD(平滑异同移动平均线::首次计算_K线(
+            for (key, 计算方式, 快, 慢, 信号) in &新MACD {
+                let val = match prev_guard.as_ref().and_then(|p| p.获取(key)) {
+                    Some(指标值::MACD(prev_macd)) => 指标值::MACD(
+                        平滑异同移动平均线::增量计算_K线(prev_macd, k线, 计算方式),
+                    ),
+                    _ => 指标值::MACD(平滑异同移动平均线::首次计算_K线(
                         k线,
                         计算方式,
                         *快,
                         *慢,
                         *信号,
-                    ))
+                    )),
                 };
-                k线.指标.write().unwrap().设置(key, val);
+                k线.指标.write().设置(key, val);
             }
 
-            for (key, 周期) in &新RSI {
-                let val = if let Some(ref prev) = prev_guard {
-                    if let Some(指标值::RSI(prev_rsi)) = prev.获取(key) {
-                        指标值::RSI(相对强弱指数::增量计算_K线(
-                            prev_rsi,
-                            k线,
-                            计算方式,
-                        ))
-                    } else {
-                        指标值::RSI(相对强弱指数::首次计算_K线(
-                            k线,
-                            计算方式,
-                            *周期,
-                            配置.相对强弱指数_超买阈值,
-                            配置.相对强弱指数_超卖阈值,
-                            Some(配置.相对强弱指数_移动平均线周期),
-                        ))
-                    }
-                } else {
-                    指标值::RSI(相对强弱指数::首次计算_K线(
+            for (key, 计算方式, 周期, ma周期, 超买, 超卖) in &新RSI {
+                let val = match prev_guard.as_ref().and_then(|p| p.获取(key)) {
+                    Some(指标值::RSI(prev_rsi)) => 指标值::RSI(
+                        相对强弱指数::增量计算_K线(prev_rsi, k线, 计算方式),
+                    ),
+                    _ => 指标值::RSI(相对强弱指数::首次计算_K线(
                         k线,
                         计算方式,
                         *周期,
-                        配置.相对强弱指数_超买阈值,
-                        配置.相对强弱指数_超卖阈值,
-                        Some(配置.相对强弱指数_移动平均线周期),
-                    ))
+                        *超买,
+                        *超卖,
+                        Some(*ma周期),
+                    )),
                 };
-                k线.指标.write().unwrap().设置(key, val);
+                k线.指标.write().设置(key, val);
             }
 
-            for (key, rsv, k平滑, d平滑) in &新KDJ {
-                let val = if let Some(ref prev) = prev_guard {
-                    if let Some(指标值::KDJ(prev_kdj)) = prev.获取(key) {
+            for (key, _fm, rsv, k平滑, d平滑, 超买, 超卖) in &新KDJ {
+                let val = match prev_guard.as_ref().and_then(|p| p.获取(key)) {
+                    Some(指标值::KDJ(prev_kdj)) => {
                         指标值::KDJ(随机指标::增量计算_K线(prev_kdj, k线))
-                    } else {
-                        指标值::KDJ(随机指标::首次计算_K线(
-                            k线,
-                            *rsv,
-                            *k平滑,
-                            *d平滑,
-                            配置.随机指标_超买阈值,
-                            配置.随机指标_超卖阈值,
-                        ))
                     }
-                } else {
-                    指标值::KDJ(随机指标::首次计算_K线(
-                        k线,
-                        *rsv,
-                        *k平滑,
-                        *d平滑,
-                        配置.随机指标_超买阈值,
-                        配置.随机指标_超卖阈值,
-                    ))
+                    _ => 指标值::KDJ(随机指标::首次计算_K线(
+                        k线, *rsv, *k平滑, *d平滑, *超买, *超卖,
+                    )),
                 };
-                k线.指标.write().unwrap().设置(key, val);
+                k线.指标.write().设置(key, val);
             }
 
-            for (key, 周期, 标准差倍数) in &新BOLL {
-                let val = if let Some(ref prev) = prev_guard {
-                    if let Some(指标值::BOLL(prev_boll)) = prev.获取(key) {
+            for (key, 计算方式, 周期, 标准差倍数) in &新BOLL {
+                let val = match prev_guard.as_ref().and_then(|p| p.获取(key)) {
+                    Some(指标值::BOLL(prev_boll)) => {
                         指标值::BOLL(布林带::增量计算_K线(prev_boll, k线, 计算方式))
-                    } else {
-                        指标值::BOLL(布林带::首次计算_K线(
-                            k线,
-                            计算方式,
-                            *周期 as usize,
-                            *标准差倍数,
-                        ))
                     }
-                } else {
-                    指标值::BOLL(布林带::首次计算_K线(
+                    _ => 指标值::BOLL(布林带::首次计算_K线(
                         k线,
                         计算方式,
                         *周期 as usize,
                         *标准差倍数,
-                    ))
+                    )),
                 };
-                k线.指标.write().unwrap().设置(key, val);
+                k线.指标.write().设置(key, val);
             }
         }
     }

chanlun/src/indicators/container.rs

@@ -70,9 +70,7 @@ impl 指标容器 {
 
     /// 预注册指标（不覆盖已有值）
     pub fn 注册(&mut self, 名称: &str, 默认值: Option<指标值>) {
-        if !self._数据.contains_key(名称) {
-            self._数据.insert(名称.to_string(), 默认值);
-        }
+        self._数据.entry(名称.to_string()).or_insert(默认值);
     }
 
     /// 按名称获取指标值

chanlun/src/indicators/kdj.rs

@@ -24,6 +24,7 @@
 
 use crate::kline::bar::K线;
 use serde::{Deserialize, Serialize};
+use std::collections::VecDeque;
 
 /// 随机指标 (KDJ)
 ///
@@ -58,9 +59,9 @@ pub struct 随机指标 {
     /// J 值 (3K - 2D)
     pub J: Option<f64>,
     /// 历史最高价队列（滑动窗口）
-    pub 历史最高价队列: Vec<f64>,
+    pub 历史最高价队列: VecDeque<f64>,
     /// 历史最低价队列（滑动窗口）
-    pub 历史最低价队列: Vec<f64>,
+    pub 历史最低价队列: VecDeque<f64>,
     /// 前一个 RSV（用于平滑递推）
     pub 前一个RSV: Option<f64>,
     /// 前一个 K（用于平滑递推）
@@ -85,8 +86,8 @@ impl Default for 随机指标 {
             K: None,
             D: None,
             J: None,
-            历史最高价队列: Vec::new(),
-            历史最低价队列: Vec::new(),
+            历史最高价队列: VecDeque::new(),
+            历史最低价队列: VecDeque::new(),
             前一个RSV: None,
             前一个K: None,
             前一个D: None,
@@ -124,8 +125,8 @@ impl 随机指标 {
             K: None,
             D: None,
             J: None,
-            历史最高价队列: vec![初始最高价],
-            历史最低价队列: vec![初始最低价],
+            历史最高价队列: VecDeque::from([初始最高价]),
+            历史最低价队列: VecDeque::from([初始最低价]),
             前一个RSV: None,
             前一个K: None,
             前一个D: None,
@@ -181,16 +182,16 @@ impl 随机指标 {
 
         // 更新历史最高价队列
         let mut 历史最高价 = 前一个KDJ.历史最高价队列.clone();
-        历史最高价.push(当前最高价);
+        历史最高价.push_back(当前最高价);
         if 历史最高价.len() > N as usize {
-            历史最高价.remove(0);
+            历史最高价.pop_front();
         }
 
         // 更新历史最低价队列
         let mut 历史最低价 = 前一个KDJ.历史最低价队列.clone();
-        历史最低价.push(当前最低价);
+        历史最低价.push_back(当前最低价);
         if 历史最低价.len() > N as usize {
-            历史最低价.remove(0);
+            历史最低价.pop_front();
         }
 
         // RSV
@@ -260,8 +261,8 @@ mod tests {
     #[test]
     fn test_first_calc() {
         let kdj = 随机指标::首次计算(110.0, 90.0, 100.0, 1000, 9, 3, 3, 80.0, 20.0);
-        assert_eq!(kdj.历史最高价队列, vec![110.0]);
-        assert_eq!(kdj.历史最低价队列, vec![90.0]);
+        assert_eq!(kdj.历史最高价队列, VecDeque::from([110.0]));
+        assert_eq!(kdj.历史最低价队列, VecDeque::from([90.0]));
         assert_eq!(kdj.K, None);
     }
 

chanlun/src/indicators/rsi.rs

@@ -24,6 +24,7 @@
 
 use crate::kline::bar::K线;
 use serde::{Deserialize, Serialize};
+use std::collections::VecDeque;
 
 /// 相对强弱指数 (RSI)
 ///
@@ -58,7 +59,9 @@ pub struct 相对强弱指数 {
     /// RSI SMA 值
     pub RSI_SMA: Option<f64>,
     /// RSI 历史队列（用于滚动计算）
-    pub RSI历史队列: Vec<f64>,
+    pub RSI历史队列: VecDeque<f64>,
+    /// RSI 历史队列运行和（O(1) SMA）
+    pub RSI和: f64,
 }
 
 impl Default for 相对强弱指数 {
@@ -77,7 +80,8 @@ impl Default for 相对强弱指数 {
             下跌幅度: 0.0,
             平滑系数: 0.0,
             RSI_SMA: None,
-            RSI历史队列: Vec::new(),
+            RSI历史队列: VecDeque::new(),
+            RSI和: 0.0,
         }
     }
 }
@@ -106,7 +110,8 @@ impl 相对强弱指数 {
             下跌幅度: 0.0,
             平滑系数: 1.0 / 周期 as f64,
             RSI_SMA: None,
-            RSI历史队列: Vec::new(),
+            RSI历史队列: VecDeque::new(),
+            RSI和: 0.0,
         }
     }
 
@@ -167,21 +172,25 @@ impl 相对强弱指数 {
         };
 
         // RSI_SMA
-        let (RSI_SMA, RSI历史队列) = match RSI_SMA周期 {
+        let (RSI_SMA, RSI历史队列, RSI和) = match RSI_SMA周期 {
             Some(sma周期) if sma周期 > 0 => {
                 let mut 队列 = 前一个RSI.RSI历史队列.clone();
-                队列.push(RSI);
-                if 队列.len() > sma周期 as usize {
-                    队列.remove(0);
+                let mut sum = 前一个RSI.RSI和;
+                队列.push_back(RSI);
+                sum += RSI;
+                if 队列.len() > sma周期 as usize
+                    && let Some(old) = 队列.pop_front()
+                {
+                    sum -= old;
                 }
                 let sma = if 队列.is_empty() {
                     None
                 } else {
-                    Some(队列.iter().sum::<f64>() / 队列.len() as f64)
+                    Some(sum / 队列.len() as f64)
                 };
-                (sma, 队列)
+                (sma, 队列, sum)
             }
-            _ => (None, Vec::new()),
+            _ => (None, VecDeque::new(), 0.0),
         };
 
         Self {
@@ -199,6 +208,7 @@ impl 相对强弱指数 {
             平滑系数,
             RSI_SMA,
             RSI历史队列,
+            RSI和,
         }
     }
 }

chanlun/src/kline/bar.rs

@@ -23,16 +23,18 @@
  */
 
 use crate::indicators::指标容器;
+use crate::info;
 use crate::types::相对方向;
 use byteorder::{BigEndian, ReadBytesExt, WriteBytesExt};
+use parking_lot::RwLock;
 use serde::{Deserialize, Serialize};
 use std::collections::HashMap;
 use std::io::Write;
-use std::sync::{Arc, RwLock};
+use std::sync::Arc;
 
 mod rwlock_container_serde {
+    use parking_lot::RwLock;
     use serde::{Deserialize, Deserializer, Serialize, Serializer};
-    use std::sync::RwLock;
 
     /// Serde 序列化辅助（RwLock<指标容器> → 序列化器）
     pub fn serialize<S>(
@@ -42,7 +44,7 @@ mod rwlock_container_serde {
     where
         S: Serializer,
     {
-        val.read().unwrap().serialize(ser)
+        val.read().serialize(ser)
     }
 
     /// Serde 反序列化辅助（反序列化器 → RwLock<指标容器>）
@@ -115,7 +117,7 @@ impl Clone for K线 {
             开盘价: self.开盘价,
             收盘价: self.收盘价,
             成交量: self.成交量,
-            指标: RwLock::new(self.指标.read().unwrap().clone()),
+            指标: RwLock::new(self.指标.read().clone()),
         }
     }
 }
@@ -223,6 +225,7 @@ impl K线 {
 
     /// 保存K线序列到 DAT 文件
     pub fn 保存到DAT文件(路径: &str, K线序列: &[&Self]) -> std::io::Result<()> {
+        info!("保存到DAT文件: {}", 路径);
         let mut f = std::fs::File::create(路径)?;
         for k in K线序列 {
             f.write_all(&k.to_bytes())?;
@@ -245,7 +248,7 @@ impl K线 {
         let mut 阳 = 0.0f64;
         let mut 阴 = 0.0f64;
         for k in 基序 {
-            if let Some(macd) = k.指标.read().unwrap().macd() {
+            if let Some(macd) = k.指标.read().macd() {
                 let hist = macd.MACD柱;
                 if hist >= 0.0 {
                     阳 += hist;
@@ -314,6 +317,73 @@ impl K线 {
         (true, "K线: 全部字段一致".into())
     }
 
+    /// 根据当前K线和方向生成下一根K线（与 chan.py 对齐）
+    pub fn 根据当前K线生成新K线(&self, 方向: 相对方向, 居中: bool) -> Self {
+        let 高低差 = self.高 - self.低;
+        let 偏移 = if 居中 {
+            高低差 * 0.5
+        } else {
+            let lo = (高低差 * 0.1279) as i64;
+            let hi = (高低差 * 0.883) as i64;
+            if hi > lo {
+                fastrand::i64(lo..=hi) as f64
+            } else {
+                lo as f64
+            }
+        };
+        let 缺口偏移 = if 居中 {
+            高低差 * 1.5
+        } else {
+            let lo = (高低差 * 1.1279) as i64;
+            let hi = (高低差 * 1.883) as i64;
+            if hi > lo {
+                fastrand::i64(lo..=hi) as f64
+            } else {
+                lo as f64
+            }
+        };
+        let (高, 低) = match 方向 {
+            相对方向::向上 => (self.高 + 偏移, self.低 + 偏移),
+            相对方向::向下 => (self.高 - 偏移, self.低 - 偏移),
+            相对方向::向上缺口 => (self.高 + 缺口偏移, self.低 + 缺口偏移),
+            相对方向::向下缺口 => (self.高 - 缺口偏移, self.低 - 缺口偏移),
+            相对方向::衔接向上 => {
+                let off = 高低差;
+                (self.高 + off, self.高)
+            }
+            相对方向::衔接向下 => {
+                let off = 高低差;
+                (self.低, self.低 - off)
+            }
+            _ => (self.高, self.低),
+        };
+        let 小数点 = [self.开盘价, self.高, self.低, self.收盘价]
+            .iter()
+            .map(|v| {
+                let s = format!("{v}");
+                s.split('.').nth(1).map(|d| d.len()).unwrap_or(0)
+            })
+            .max()
+            .unwrap_or(2);
+        let round = |v: f64| -> f64 {
+            let scale = 10_f64.powi(小数点 as i32);
+            (v * scale).round() / scale
+        };
+        let 开 = round(低 + (高 - 低) * fastrand::f64());
+        let 收 = round(低 + (高 - 低) * fastrand::f64());
+        Self::创建普K(
+            &self.标识,
+            self.时间戳 + self.周期,
+            开,
+            round(高),
+            round(低),
+            收,
+            998.0 * fastrand::f64(),
+            self.序号 + 1,
+            self.周期,
+        )
+    }
+
     /// 截取Arc<K线>序列中从始到终的片段
     pub fn 截取rc(序列: &[Arc<Self>], 始: &Arc<Self>, 终: &Arc<Self>) -> Vec<Arc<Self>> {
         let 始_ptr = Arc::as_ptr(始);
@@ -349,6 +419,7 @@ impl std::fmt::Display for K线 {
 #[cfg(test)]
 mod tests {
     use super::*;
+    use crate::{error, info, warn};
 
     #[test]
     fn test_方向() {
@@ -385,4 +456,118 @@ mod tests {
         assert_eq!(result.get("阴"), Some(&0.0));
         assert_eq!(result.get("总"), Some(&0.0));
     }
+
+    // ---- 根据当前K线生成新K线 ----
+
+    #[test]
+    fn test_生成K线_居中向上() {
+        let bar = K线::创建普K(
+            "test", 1000, 50000.0, 50200.0, 49800.0, 50100.0, 100.0, 0, 300,
+        );
+        let new = bar.根据当前K线生成新K线(相对方向::向上, true);
+        // 居中: 偏移 = (50200-49800)*0.5 = 200
+        assert!((new.高 - 50400.0).abs() < 1.0); // 50200 + 200
+        assert!((new.低 - 50000.0).abs() < 1.0); // 49800 + 200
+        assert_eq!(new.序号, 1);
+        assert_eq!(new.时间戳, 1300);
+    }
+
+    #[test]
+    fn test_生成K线_居中向下() {
+        let bar = K线::创建普K(
+            "test", 1000, 50000.0, 50200.0, 49800.0, 50100.0, 100.0, 0, 300,
+        );
+        let new = bar.根据当前K线生成新K线(相对方向::向下, true);
+        assert!((new.高 - 50000.0).abs() < 1.0); // 50200 - 200
+        assert!((new.低 - 49600.0).abs() < 1.0); // 49800 - 200
+    }
+
+    #[test]
+    fn test_生成K线_居中向上缺口() {
+        let bar = K线::创建普K(
+            "test", 1000, 50000.0, 50200.0, 49800.0, 50100.0, 100.0, 0, 300,
+        );
+        let new = bar.根据当前K线生成新K线(相对方向::向上缺口, true);
+        // 居中缺口: 偏移 = 400*1.5 = 600
+        assert!((new.高 - 50800.0).abs() < 1.0); // 50200 + 600
+        assert!((new.低 - 50400.0).abs() < 1.0); // 49800 + 600
+    }
+
+    #[test]
+    fn test_生成K线_衔接向上() {
+        let bar = K线::创建普K(
+            "test", 1000, 50000.0, 50200.0, 49800.0, 50100.0, 100.0, 0, 300,
+        );
+        let new = bar.根据当前K线生成新K线(相对方向::衔接向上, true);
+        let 高低差 = 50200.0 - 49800.0;
+        assert!((new.高 - (50200.0 + 高低差)).abs() < 1.0);
+        assert!((new.低 - 50200.0).abs() < 1.0); // 衔接向上: 低 = 原高
+    }
+
+    #[test]
+    fn test_生成K线_衔接向下() {
+        let bar = K线::创建普K(
+            "test", 1000, 50000.0, 50200.0, 49800.0, 50100.0, 100.0, 0, 300,
+        );
+        let new = bar.根据当前K线生成新K线(相对方向::衔接向下, true);
+        assert!((new.高 - 49800.0).abs() < 1.0); // 衔接向下: 高 = 原低
+    }
+
+    #[test]
+    fn test_生成K线_非居中随机范围() {
+        let bar = K线::创建普K(
+            "test", 1000, 50000.0, 50200.0, 49800.0, 50100.0, 100.0, 0, 300,
+        );
+        // 非居中：偏移在 [高低差*0.1279, 高低差*0.883] 范围内随机
+        for _ in 0..20 {
+            let new = bar.根据当前K线生成新K线(相对方向::向上, false);
+            assert!(new.高 > bar.高, "向上：新高应高于原高");
+            assert!(new.低 > bar.低, "向上：新低应高于原低");
+            let 偏移 = new.高 - bar.高;
+            let 高低差 = bar.高 - bar.低;
+            let lo = 高低差 * 0.1279;
+            let hi = 高低差 * 0.883;
+            assert!(
+                偏移 >= lo && 偏移 <= hi + 1.0,
+                "偏移 {偏移} 应在 [{lo}, {hi}] 范围内"
+            );
+        }
+    }
+
+    // ---- 从序列中机选 ----
+
+    #[test]
+    fn test_从序列中机选_可重复() {
+        let dirs = vec![相对方向::向上, 相对方向::向下, 相对方向::向上缺口];
+        let result = 相对方向::从序列中机选(5, &dirs, true);
+        assert_eq!(result.len(), 5);
+        for d in &result {
+            assert!(dirs.contains(d));
+        }
+    }
+
+    #[test]
+    fn test_从序列中机选_不可重复() {
+        let dirs = vec![相对方向::向上, 相对方向::向下, 相对方向::向上缺口];
+        let result = 相对方向::从序列中机选(3, &dirs, false);
+        assert_eq!(result.len(), 3);
+        for (i, d) in result.iter().enumerate() {
+            for prev in result[..i].iter() {
+                assert_ne!(prev, d, "重复方向: {:?}", d);
+            }
+        }
+    }
+
+    #[test]
+    #[should_panic(expected = "数量超过可选方向数")]
+    fn test_从序列中机选_数量超限() {
+        let dirs = vec![相对方向::向上, 相对方向::向下];
+        相对方向::从序列中机选(3, &dirs, false);
+    }
+
+    #[test]
+    fn test_从序列中机选_空序列() {
+        let result = 相对方向::从序列中机选(0, &[], true);
+        assert!(result.is_empty());
+    }
 }

chanlun/src/kline/chan_kline.rs

@@ -29,9 +29,10 @@ use crate::structure::fractal_obj::分型;
 use crate::types::SyncF64;
 use crate::types::分型结构;
 use crate::types::相对方向;
+use parking_lot::RwLock;
 use std::collections::HashSet;
+use std::sync::Arc;
 use std::sync::atomic::{AtomicI64, Ordering};
-use std::sync::{Arc, RwLock};
 
 /// 缠论K线 — 经包含处理过后的K线
 ///
@@ -74,15 +75,15 @@ impl Clone for 缠论K线 {
             时间戳: AtomicI64::new(self.时间戳.load(Ordering::Relaxed)),
             高: SyncF64::new(self.高.get()),
             低: SyncF64::new(self.低.get()),
-            方向: RwLock::new(*self.方向.read().unwrap()),
-            分型: RwLock::new(*self.分型.read().unwrap()),
+            方向: RwLock::new(*self.方向.read()),
+            分型: RwLock::new(*self.分型.read()),
             周期: self.周期,
             标识: self.标识.clone(),
             分型特征值: SyncF64::new(self.高.get()),
             原始起始序号: self.原始起始序号,
             原始结束序号: AtomicI64::new(self.原始结束序号.load(Ordering::Relaxed)),
-            标的K线: RwLock::new(Arc::clone(&self.标的K线.read().unwrap())),
-            买卖点信息: RwLock::new(self.买卖点信息.read().unwrap().clone()),
+            标的K线: RwLock::new(Arc::clone(&self.标的K线.read())),
+            买卖点信息: RwLock::new(self.买卖点信息.read().clone()),
         }
     }
 }
@@ -97,10 +98,9 @@ impl std::fmt::Display for 缠论K线 {
             self.序号.load(Ordering::Relaxed),
             self.分型
                 .read()
-                .unwrap()
                 .map_or("None".to_string(), |fx| fx.to_string()),
             self.周期,
-            *self.方向.read().unwrap(),
+            *self.方向.read(),
             self.时间戳.load(Ordering::Relaxed),
             format_f64_g(self.高.get()),
             format_f64_g(self.低.get())
@@ -116,23 +116,23 @@ impl 缠论K线 {
             时间戳: AtomicI64::new(self.时间戳.load(Ordering::Relaxed)),
             高: SyncF64::new(self.高.get()),
             低: SyncF64::new(self.低.get()),
-            方向: RwLock::new(*self.方向.read().unwrap()),
-            分型: RwLock::new(*self.分型.read().unwrap()),
+            方向: RwLock::new(*self.方向.read()),
+            分型: RwLock::new(*self.分型.read()),
             周期: self.周期,
             标识: self.标识.clone(),
             分型特征值: SyncF64::new(self.高.get()),
             原始起始序号: self.原始起始序号,
             原始结束序号: AtomicI64::new(self.原始结束序号.load(Ordering::Relaxed)),
-            标的K线: RwLock::new(Arc::clone(&self.标的K线.read().unwrap())),
-            买卖点信息: RwLock::new(self.买卖点信息.read().unwrap().clone()),
+            标的K线: RwLock::new(Arc::clone(&self.标的K线.read())),
+            买卖点信息: RwLock::new(self.买卖点信息.read().clone()),
         }
     }
 
     /// 与MACD柱子匹配 — 底分型时MACD柱应<0, 顶分型时>0
     pub fn 与MACD柱子匹配(&self) -> bool {
-        let 标 = self.标的K线.read().unwrap();
-        let 容器 = 标.指标.read().unwrap();
-        match *self.分型.read().unwrap() {
+        let 标 = self.标的K线.read();
+        let 容器 = 标.指标.read();
+        match *self.分型.read() {
             Some(分型结构::底) | Some(分型结构::下) => {
                 if let Some(macd) = 容器.macd() {
                     macd.MACD柱 < 0.0
@@ -153,9 +153,9 @@ impl 缠论K线 {
 
     /// 与RSI匹配 — 底分型时RSI应低于SMA, 顶分型时高于SMA
     pub fn 与RSI匹配(&self) -> bool {
-        let 标 = self.标的K线.read().unwrap();
-        let 容器 = 标.指标.read().unwrap();
-        match *self.分型.read().unwrap() {
+        let 标 = self.标的K线.read();
+        let 容器 = 标.指标.read();
+        match *self.分型.read() {
             Some(分型结构::底) | Some(分型结构::下) => {
                 if let Some(rsi) = 容器.rsi() {
                     match (rsi.RSI, rsi.RSI_SMA) {
@@ -182,9 +182,9 @@ impl 缠论K线 {
 
     /// 与KDJ匹配 — 底分型时K应低于D(死叉后), 顶分型时K应高于D(金叉后)
     pub fn 与KDJ匹配(&self) -> bool {
-        let 标 = self.标的K线.read().unwrap();
-        let 容器 = 标.指标.read().unwrap();
-        match *self.分型.read().unwrap() {
+        let 标 = self.标的K线.read();
+        let 容器 = 标.指标.read();
+        match *self.分型.read() {
             Some(分型结构::底) | Some(分型结构::下) => {
                 if let Some(kdj) = 容器.kdj() {
                     match (kdj.K, kdj.D) {
@@ -356,12 +356,12 @@ impl 缠论K线 {
         // 逆序包含时更新时间和标的K线
         if 关系 != 相对方向::顺 {
             当前缠K.时间戳.store(当前普K.时间戳, Ordering::Relaxed);
-            *当前缠K.标的K线.write().unwrap() = Arc::clone(当前普K);
+            *当前缠K.标的K线.write() = Arc::clone(当前普K);
         }
         当前缠K.高.set(取值函数(当前缠K.高.get(), 当前普K.高));
         当前缠K.低.set(取值函数(当前缠K.低.get(), 当前普K.低));
         当前缠K.原始结束序号.store(当前普K.序号, Ordering::Relaxed);
-        *当前缠K.方向.write().unwrap() = 当前普K.方向();
+        *当前缠K.方向.write() = 当前普K.方向();
 
         if let Some(之前) = 之前缠K {
             当前缠K
@@ -466,29 +466,29 @@ impl 缠论K线 {
         let 结构 = 分型结构::分析(&*左, &*中, &*右, false, false);
 
         // 对齐 Python：无条件设置 中.分型、中.分型特征值、右.分型特征值、右.分型
-        *缠K序列[idx - 2].分型.write().unwrap() = 结构;
+        *缠K序列[idx - 2].分型.write() = 结构;
 
         if let Some(结构) = 结构 {
             match 结构 {
                 分型结构::底 => {
                     缠K序列[idx - 2].分型特征值.set(缠K序列[idx - 2].低.get());
                     缠K序列[idx - 1].分型特征值.set(缠K序列[idx - 1].高.get());
-                    *缠K序列[idx - 1].分型.write().unwrap() = Some(分型结构::顶);
+                    *缠K序列[idx - 1].分型.write() = Some(分型结构::顶);
                 }
                 分型结构::顶 => {
                     缠K序列[idx - 2].分型特征值.set(缠K序列[idx - 2].高.get());
                     缠K序列[idx - 1].分型特征值.set(缠K序列[idx - 1].低.get());
-                    *缠K序列[idx - 1].分型.write().unwrap() = Some(分型结构::底);
+                    *缠K序列[idx - 1].分型.write() = Some(分型结构::底);
                 }
                 分型结构::上 => {
                     缠K序列[idx - 2].分型特征值.set(缠K序列[idx - 2].高.get());
                     缠K序列[idx - 1].分型特征值.set(缠K序列[idx - 1].高.get());
-                    *缠K序列[idx - 1].分型.write().unwrap() = Some(分型结构::顶);
+                    *缠K序列[idx - 1].分型.write() = Some(分型结构::顶);
                 }
                 分型结构::下 => {
                     缠K序列[idx - 2].分型特征值.set(缠K序列[idx - 2].低.get());
                     缠K序列[idx - 1].分型特征值.set(缠K序列[idx - 1].低.get());
-                    *缠K序列[idx - 1].分型.write().unwrap() = Some(分型结构::底);
+                    *缠K序列[idx - 1].分型.write() = Some(分型结构::底);
                 }
                 分型结构::散 => {}
             }
@@ -573,23 +573,23 @@ impl 缠论K线 {
                 ),
             );
         }
-        if *self.方向.read().unwrap() != *other.方向.read().unwrap() {
+        if *self.方向.read() != *other.方向.read() {
             return (
                 false,
                 format!(
                     "缠论K线: [方向] 不等 A={},B={}",
-                    self.方向.read().unwrap(),
-                    other.方向.read().unwrap()
+                    self.方向.read(),
+                    other.方向.read()
                 ),
             );
         }
-        if *self.分型.read().unwrap() != *other.分型.read().unwrap() {
+        if *self.分型.read() != *other.分型.read() {
             return (
                 false,
                 format!(
                     "缠论K线: [分型] 不等 A={:?},B={:?}",
-                    self.分型.read().unwrap(),
-                    other.分型.read().unwrap()
+                    self.分型.read(),
+                    other.分型.read()
                 ),
             );
         }
@@ -636,17 +636,13 @@ impl 缠论K线 {
             );
         }
         // 标的K线 递归
-        let (eq, msg) = self
-            .标的K线
-            .read()
-            .unwrap()
-            .相等(&other.标的K线.read().unwrap(), 浮点容差);
+        let (eq, msg) = self.标的K线.read().相等(&other.标的K线.read(), 浮点容差);
         if !eq {
             return (false, format!("缠论K线: 标的K线子项异常 >> {msg}"));
         }
         // 买卖点信息
-        let a_guard = self.买卖点信息.read().unwrap();
-        let b_guard = other.买卖点信息.read().unwrap();
+        let a_guard = self.买卖点信息.read();
+        let b_guard = other.买卖点信息.read();
         let a_set: std::collections::HashSet<&String> = a_guard.iter().collect();
         let b_set: std::collections::HashSet<&String> = b_guard.iter().collect();
         if a_set != b_set {
@@ -654,8 +650,8 @@ impl 缠论K线 {
                 false,
                 format!(
                     "缠论K线: [买卖点信息] 集合不等 A={:?},B={:?}",
-                    self.买卖点信息.read().unwrap(),
-                    other.买卖点信息.read().unwrap()
+                    self.买卖点信息.read(),
+                    other.买卖点信息.read()
                 ),
             );
         }

chanlun/src/lib.rs

@@ -30,6 +30,7 @@ pub mod business;
 pub mod config;
 pub mod indicators;
 pub mod kline;
+pub mod log;
 pub mod structure;
 pub mod types;
 pub mod utils;

chanlun/src/log.rs

@@ -0,0 +1,68 @@
+use std::sync::atomic::{AtomicBool, AtomicU8, Ordering};
+
+/// 日志模式: 0=Off, 1=Simple (eprintln), 2=Tracing (tracing subscriber)
+pub static LOG_MODE: AtomicU8 = AtomicU8::new(0);
+
+/// 向后兼容：set_log_level 设置此标志
+pub static 日志启用: AtomicBool = AtomicBool::new(false);
+
+pub fn init_from_env() {
+    if let Ok(val) = std::env::var("CHANLUN_LOG_MODE") {
+        match val.to_lowercase().as_str() {
+            "simple" | "on" | "debug" | "1" => {
+                LOG_MODE.store(1, Ordering::Relaxed);
+                日志启用.store(true, Ordering::Relaxed);
+            }
+            "tracing" | "2" => {
+                LOG_MODE.store(2, Ordering::Relaxed);
+                日志启用.store(true, Ordering::Relaxed);
+            }
+            _ => {}
+        }
+    }
+}
+
+pub fn set_log_mode(mode: u8) {
+    LOG_MODE.store(mode.min(2), Ordering::Relaxed);
+    日志启用.store(mode > 0, Ordering::Relaxed);
+}
+
+pub fn get_log_mode() -> u8 {
+    LOG_MODE.load(Ordering::Relaxed)
+}
+
+#[macro_export]
+macro_rules! warn {
+    ($($arg:tt)*) => {
+        if $crate::log::日志启用.load(std::sync::atomic::Ordering::Relaxed) {
+            match $crate::log::LOG_MODE.load(std::sync::atomic::Ordering::Relaxed) {
+                2 => tracing::warn!($($arg)*),
+                _ => eprintln!($($arg)*),
+            }
+        }
+    };
+}
+
+#[macro_export]
+macro_rules! error {
+    ($($arg:tt)*) => {
+        if $crate::log::日志启用.load(std::sync::atomic::Ordering::Relaxed) {
+            match $crate::log::LOG_MODE.load(std::sync::atomic::Ordering::Relaxed) {
+                2 => tracing::error!($($arg)*),
+                _ => eprintln!($($arg)*),
+            }
+        }
+    };
+}
+
+#[macro_export]
+macro_rules! info {
+    ($($arg:tt)*) => {
+        if $crate::log::日志启用.load(std::sync::atomic::Ordering::Relaxed) {
+            match $crate::log::LOG_MODE.load(std::sync::atomic::Ordering::Relaxed) {
+                2 => tracing::info!($($arg)*),
+                _ => println!($($arg)*),
+            }
+        }
+    };
+}

chanlun/src/main.rs

@@ -80,10 +80,9 @@ fn 测试_读取数据(文件路径: &str) {
     let 观察员 = 观察者::new("".into(), 0, 缠论配置::default());
     观察员
         .write()
-        .unwrap()
         .读取数据文件(文件路径, 配置)
         .expect("读取数据文件失败");
-    let 观察员 = 观察员.read().unwrap();
+    let 观察员 = 观察员.read();
     let 消耗用时 = 启动时间.elapsed();
     println!(
         "测试_读取数据 耗时 {:.2?} 普K数量 {}",
@@ -160,7 +159,7 @@ fn 测试_周期合成(文件路径: &str) {
     // Display stats per period
     for &p in &[周期, 周期 * 5, 周期 * 5 * 6] {
         if let Some(观察员) = 多级别分析.获取观察者(p) {
-            let 观察员 = 观察员.read().unwrap();
+            let 观察员 = 观察员.read();
             println!(
                 "周期<{}>: 缠K={}, 分型={}, 笔={}, 线段={}, 中枢={}",
                 p,

chanlun/src/structure/fractal_obj.rs

@@ -25,10 +25,10 @@
 use crate::kline::chan_kline::缠论K线;
 use crate::types::分型结构;
 use crate::types::相对方向;
+use crate::warn;
 use std::sync::Arc;
 use std::sync::atomic::AtomicBool;
 use std::sync::atomic::Ordering;
-use tracing::warn;
 
 /// 分型模式 — True 时使用构造时缓存值（默认），False 时从 中 缠K 实时读取
 pub static 分型模式: AtomicBool = AtomicBool::new(true);
@@ -75,7 +75,7 @@ impl 分型 {
                 右.时间戳.load(Ordering::Relaxed),
             );
         }
-        let 结构 = 中.分型.read().unwrap().unwrap_or(分型结构::散);
+        let 结构 = 中.分型.read().unwrap_or(分型结构::散);
         let 时间戳 = 中.时间戳.load(Ordering::Relaxed);
         let 分型特征值 = 中.分型特征值.get();
         Self {
@@ -102,7 +102,7 @@ impl 分型 {
         if 分型模式.load(Ordering::Relaxed) {
             self.结构
         } else {
-            self.中.分型.read().unwrap().unwrap_or(分型结构::散) // FIXME 错误
+            self.中.分型.read().unwrap_or(分型结构::散) // FIXME 错误
         }
     }
 
@@ -157,19 +157,17 @@ impl 分型 {
 
         if let (Some(左), Some(右)) = (&self.左, &self.右) {
             if self.结构() == 分型结构::底 {
-                if 右.标的K线.read().unwrap().收盘价 > 左.标的K线.read().unwrap().高 {
+                if 右.标的K线.read().收盘价 > 左.标的K线.read().高 {
                     return "强";
-                } else if 右.标的K线.read().unwrap().收盘价 > self.中.标的K线.read().unwrap().高
-                {
+                } else if 右.标的K线.read().收盘价 > self.中.标的K线.read().高 {
                     return "中";
                 } else {
                     return "弱";
                 }
             } else if self.结构() == 分型结构::顶 {
-                if 右.标的K线.read().unwrap().收盘价 < 左.标的K线.read().unwrap().低 {
+                if 右.标的K线.read().收盘价 < 左.标的K线.read().低 {
                     return "强";
-                } else if 右.标的K线.read().unwrap().收盘价 < self.中.标的K线.read().unwrap().低
-                {
+                } else if 右.标的K线.read().收盘价 < self.中.标的K线.read().低 {
                     return "中";
                 } else {
                     return "弱";
@@ -183,12 +181,12 @@ impl 分型 {
     pub fn 与MACD柱子分型匹配(&self) -> bool {
         if let (Some(左), Some(右)) = (&self.左, &self.右) {
             if self.结构() == 分型结构::底 {
-                let 左_k = 左.标的K线.read().unwrap();
-                let 中_k = self.中.标的K线.read().unwrap();
-                let 右_k = 右.标的K线.read().unwrap();
-                let 左_m = 左_k.指标.read().unwrap();
-                let 中_m = 中_k.指标.read().unwrap();
-                let 右_m = 右_k.指标.read().unwrap();
+                let 左_k = 左.标的K线.read();
+                let 中_k = self.中.标的K线.read();
+                let 右_k = 右.标的K线.read();
+                let 左_m = 左_k.指标.read();
+                let 中_m = 中_k.指标.read();
+                let 右_m = 右_k.指标.read();
                 if let (Some(左macd), Some(中macd), Some(右macd)) =
                     (左_m.macd(), 中_m.macd(), 右_m.macd())
                 {
@@ -196,12 +194,12 @@ impl 分型 {
                 }
             }
             if self.结构() == 分型结构::顶 {
-                let 左_k = 左.标的K线.read().unwrap();
-                let 中_k = self.中.标的K线.read().unwrap();
-                let 右_k = 右.标的K线.read().unwrap();
-                let 左_m = 左_k.指标.read().unwrap();
-                let 中_m = 中_k.指标.read().unwrap();
-                let 右_m = 右_k.指标.read().unwrap();
+                let 左_k = 左.标的K线.read();
+                let 中_k = self.中.标的K线.read();
+                let 右_k = 右.标的K线.read();
+                let 左_m = 左_k.指标.read();
+                let 中_m = 中_k.指标.read();
+                let 右_m = 右_k.指标.read();
                 if let (Some(左macd), Some(中macd), Some(右macd)) =
                     (左_m.macd(), 中_m.macd(), 右_m.macd())
                 {
@@ -214,7 +212,7 @@ impl 分型 {
 
     /// 判断两个分型是否匹配
     pub fn 判断分型(左: &Arc<分型>, 右: &Arc<分型>, _模式: &str) -> bool {
-        Arc::as_ptr(左) == Arc::as_ptr(右)
+        Arc::ptr_eq(左, 右)
     }
 
     /// 从缠K序列中获取以指定缠K为中元素的分型
@@ -222,9 +220,7 @@ impl 分型 {
         K线序列: &[Arc<缠论K线>],
         中: &Arc<缠论K线>,
     ) -> Option<Self> {
-        let idx = K线序列
-            .iter()
-            .position(|k| Arc::as_ptr(k) == Arc::as_ptr(中))?;
+        let idx = K线序列.iter().position(|k| Arc::ptr_eq(k, 中))?;
         let 左 = if idx > 0 {
             Some(Arc::clone(&K线序列[idx - 1]))
         } else {

chanlun/src/structure/segment_feat.rs

@@ -26,9 +26,10 @@ use crate::structure::dash_line::虚线;
 use crate::structure::feat_fractal::特征分型;
 use crate::structure::fractal_obj::分型;
 use crate::types::{分型结构, 相对方向};
+use parking_lot::RwLock;
+use std::sync::Arc;
 use std::sync::atomic::AtomicI64;
 use std::sync::atomic::Ordering;
-use std::sync::{Arc, RwLock};
 
 /// 线段特征 — 特征序列元素，内部是虚线的集合。
 ///
@@ -62,7 +63,7 @@ impl Clone for 线段特征 {
     fn clone(&self) -> Self {
         Self {
             序号: AtomicI64::new(self.序号.load(Ordering::Relaxed)),
-            标识: RwLock::new(self.标识.read().unwrap().clone()),
+            标识: RwLock::new(self.标识.read().clone()),
             线段方向: self.线段方向,
             基础序列: self.基础序列.clone(),
         }
@@ -82,7 +83,7 @@ impl 线段特征 {
 
     /// 图表标题 — 返回标识字符串
     pub fn 图表标题(&self) -> String {
-        self.标识.read().unwrap().clone()
+        self.标识.read().clone()
     }
 
     /// 文 — 取特征序列元素中分型特征值最大/最小的文分型
@@ -118,47 +119,31 @@ impl 线段特征 {
     /// 武 — 取特征序列元素中分型特征值最大/最小的武分型
     /// tiebreaker: later时间戳 wins when特征值 equal (matches Python)
     pub fn 武(&self) -> Arc<分型> {
-        if self.线段方向.是否向上() {
-            self.基础序列
-                .iter()
-                .max_by(|a, b| {
-                    a.武
-                        .read()
-                        .unwrap()
-                        .分型特征值
-                        .partial_cmp(&b.武.read().unwrap().分型特征值)
-                        .unwrap_or(std::cmp::Ordering::Equal)
-                        .then_with(|| {
-                            a.武
-                                .read()
-                                .unwrap()
-                                .时间戳()
-                                .cmp(&b.武.read().unwrap().时间戳())
-                        })
-                })
-                .map(|x| x.武.read().unwrap().clone())
-                .unwrap_or_else(|| self.基础序列[0].武.read().unwrap().clone())
+        let best = if self.线段方向.是否向上() {
+            self.基础序列.iter().max_by(|a, b| {
+                let a_武 = a.武.read();
+                let b_武 = b.武.read();
+                a_武
+                    .分型特征值
+                    .partial_cmp(&b_武.分型特征值)
+                    .unwrap_or(std::cmp::Ordering::Equal)
+                    .then_with(|| a_武.时间戳().cmp(&b_武.时间戳()))
+            })
         } else {
-            self.基础序列
-                .iter()
-                .max_by(|a, b| {
-                    b.武
-                        .read()
-                        .unwrap()
-                        .分型特征值
-                        .partial_cmp(&a.武.read().unwrap().分型特征值)
-                        .unwrap_or(std::cmp::Ordering::Equal)
-                        .then_with(|| {
-                            a.武
-                                .read()
-                                .unwrap()
-                                .时间戳()
-                                .cmp(&b.武.read().unwrap().时间戳())
-                        })
-                })
-                .map(|x| x.武.read().unwrap().clone())
-                .unwrap_or_else(|| self.基础序列[0].武.read().unwrap().clone())
-        }
+            self.基础序列.iter().max_by(|a, b| {
+                let a_武 = a.武.read();
+                let b_武 = b.武.read();
+                b_武
+                    .分型特征值
+                    .partial_cmp(&a_武.分型特征值)
+                    .unwrap_or(std::cmp::Ordering::Equal)
+                    .then_with(|| a_武.时间戳().cmp(&b_武.时间戳()))
+            })
+        };
+        best.map_or_else(
+            || self.基础序列[0].武.read().clone(),
+            |x| x.武.read().clone(),
+        )
     }
 
     /// 高 — 文和武中分型特征值的较大者
@@ -197,7 +182,7 @@ impl 线段特征 {
         if let Some(pos) = self
             .基础序列
             .iter()
-            .position(|x| Arc::as_ptr(x) == Arc::as_ptr(待删除虚线))
+            .position(|x| Arc::ptr_eq(x, 待删除虚线))
         {
             self.基础序列.remove(pos);
             Ok(())
@@ -256,7 +241,7 @@ impl 线段特征 {
                                 .unwrap();
                             let fake = 虚线::创建笔(
                                 Arc::clone(&小号虚线.文),
-                                大号虚线.武.read().unwrap().clone(),
+                                大号虚线.武.read().clone(),
                                 false,
                             );
                             结果.pop();
@@ -330,13 +315,13 @@ impl 线段特征 {
                 ),
             );
         }
-        if *self.标识.read().unwrap() != *other.标识.read().unwrap() {
+        if *self.标识.read() != *other.标识.read() {
             return (
                 false,
                 format!(
                     "线段特征: [标识] 不等 A={},B={}",
-                    self.标识.read().unwrap(),
-                    other.标识.read().unwrap()
+                    self.标识.read(),
+                    other.标识.read()
                 ),
             );
         }
@@ -381,12 +366,12 @@ impl crate::types::fractal::有高低 for 线段特征 {
 impl std::fmt::Display for 线段特征 {
     fn fmt(&self, f: &mut std::fmt::Formatter<'_>) -> std::fmt::Result {
         if self.基础序列.is_empty() {
-            write!(f, "{}<{}, 空>", self.标识.read().unwrap(), self.线段方向)
+            write!(f, "{}<{}, 空>", self.标识.read(), self.线段方向)
         } else {
             write!(
                 f,
                 "{}<{}, {}, {}, {}>",
-                self.标识.read().unwrap(),
+                self.标识.read(),
                 self.线段方向,
                 self.文(),
                 self.武(),

chanlun/src/types/direction.rs

@@ -122,6 +122,34 @@ impl 相对方向 {
             前高, 前低, 后高, 后低
         );
     }
+
+    /// 从可选方向序列中随机选取指定数量（与 chan.py 对齐）
+    pub fn 从序列中机选(
+        数量: usize,
+        可选方向: &[相对方向],
+        可重复: bool,
+    ) -> Vec<相对方向> {
+        if 数量 == 0 || 可选方向.is_empty() {
+            return Vec::new();
+        }
+        if !可重复 && 数量 > 可选方向.len() {
+            panic!("数量超过可选方向数");
+        }
+        let mut result = Vec::with_capacity(数量);
+        if 可重复 {
+            for _ in 0..数量 {
+                let idx = fastrand::usize(..可选方向.len());
+                result.push(可选方向[idx]);
+            }
+        } else {
+            let mut indices: Vec<usize> = (0..可选方向.len()).collect();
+            fastrand::shuffle(&mut indices);
+            for &idx in indices.iter().take(数量) {
+                result.push(可选方向[idx]);
+            }
+        }
+        result
+    }
 }
 
 impl std::fmt::Display for 相对方向 {

chanlun/src/types/fractal.rs

@@ -22,8 +22,8 @@
  * SOFTWARE.
  */
 
+use crate::warn;
 use serde::{Deserialize, Serialize};
-use tracing::warn;
 
 /// 分型结构 —— 三根K线构成的结构形态
 #[derive(Debug, Clone, Copy, PartialEq, Eq, Serialize, Deserialize)]

clean_install.sh

@@ -0,0 +1,27 @@
+#!/usr/bin/env bash
+set -e
+cd "$(dirname "$0")"
+
+echo "=== 1/4 清除 Python 缓存 ==="
+find . -type d -name __pycache__ -exec rm -rf {} + 2>/dev/null
+find . -type f -name "*.pyc" -delete 2>/dev/null
+echo "  Python 缓存已清除"
+
+echo "=== 2/4 清除 Cargo 编译缓存 ==="
+rm -rf chanlun/target chanlun-py/target
+echo "  target/ 已清除"
+
+echo "=== 3/4 构建 Release ==="
+cd chanlun-py
+maturin build --release
+echo "  构建完成"
+
+echo "=== 4/4 安装 ==="
+pip install --break-system-packages --force-reinstall --no-deps \
+    target/wheels/chanlun-*.whl
+echo "  安装完成"
+
+echo
+echo "✓ 清理 + 构建 + 安装完毕"
+echo "  pip show chanlun | grep Version"
+pip show chanlun 2>/dev/null | grep Version