多维数据模型
结合频次分布、冷热切换、跨度区间与结构权重，构建可解释的参考模型，减少主观判断。
可视化趋势图表
走势折线、热力分布与结构雷达图，帮助快速洞察节奏变化与区间特征。
历史回溯验证
对模型进行多窗口回溯，观测稳定性与波动区间，仅作学习与参考。
计划类型与节奏控制
依据不同结构维度形成多样化参考计划，兼顾节奏与稳定性提醒。
- 冷热与频次分布的基础组合，节奏偏稳健。
- 适合新手理解走势与节奏关系。
- 跨度区间、和差结构、边界约束等多维特征。
- 适合关注结构规律与波动拐点的用户。
- 融合稳定性评分、波动度、置信区间的加权方案。
- 提供更全面的趋势研判参考。
近30期覆盖
82%
结构稳定度
A-
波动提醒
低-中
如何开始
三步建立你的研判节奏，保持理性与一致性。
1
选择参考模型
从基础、结构或多因子模型中选择适合你的节奏。
2
观察趋势图表
结合折线、热力与结构雷达，辨识区间与拐点。
3
设定纪律提醒
遵循既定周期，避免情绪化决策，仅作研究学习。
数据研究生
趋势研判体验
结构雷达与热力分布的结合非常直观，能快速定位区间规律，学习曲线友好。
统计方法爱好者
模型回溯感受
多窗口回溯能看到模型在不同阶段的稳定性波动，利于建立理性预期。
历史走势与结构预览
通过对称性、跨度与聚集度三维观察，识别阶段性节奏与可能的收敛/扩散状态。
- 折线趋势：观察节奏抬升/回落
- 热力分布：识别高频聚集区
- 结构雷达：衡量稳定性与偏离度
