手绘 K 线形态检索的技术思路：从 Canvas 到相似度匹配（Klyne 实践）

最近在做一个小工具 Klyneklyne.cn定位很窄不做指标→信号只做手绘形态 → 全市场历史 K 线相似度检索给技术派做形态对照。这篇不聊产品聊里面几个技术点。1交互层Canvas 手绘前端用 Canvas 接 mouse/touch 事件采点后做 Douglas-Peucker 轻量化简保留拐点再归一化到固定长度序列方便后端比。2匹配思路归一化 相似度核心不是认形态名W底/头肩而是两段序列长得像不像先把历史 K 线 OHLCV 转成轮廓序列收盘或 HL 通道用户手绘序列 vs 历史序列做长度/幅度双归一化相似度用DTW 变体 角度约束防形像但方向反的误匹配返回 TopN按相似度 时间衰减加权3三个检索入口手绘匹配画布画线全市场扫框选匹配单只 K 线详情页框一段自动识形检索上传匹配传 K 线截图 → 框区域 → OCR/坐标提取 → 检索4Pro 图层缠论分型标注Pro 用户开图层后按分型→笔→段规则在 K 线上标三角顶底分型纯规则引擎不参与匹配决策。Klyne 定位是历史形态相似度检索工具只给对照案例不构成证券投资建议。开发商东莞绘谱数字科技有限公司。