页面目标与适用场景
我们希望解决的问题
- 快速把握阶段性冷热与分布倾向
- 识别高频区间、跨度与节奏变化
- 提供可复现的统计口径，便于团队协作沟通
适用人群
- 关注历史走势与分布规律的研究者
- 需要稳定图表工具与数据口径的一线运营与分析同学
- 追求移动端体验与可视化效率的用户
核心分析框架
基础统计
频次分布、均值/中位数、方差、集中度、跨度与和值，构成对全局分布的第一印象。
冷热与遗漏
滚动窗口统计近期出现密度；遗漏曲线用于观察间隔长度与回补节奏，仅反映历史事实。
趋势度量
移动平均、指数平滑、变点检测与波动率指标，辅助识别阶段性趋势与拐点。
周期识别
自相关、谱分析等方法用于寻找周期信号；周期并非稳定常量，需结合窗口长度谨慎解读。
号码分布
区间密度、边际分布、偏度/峰度与同位对比，帮助定位“常见区间”与异常波动。
模型与稳健性
轻量回归/分布拟合仅用于描述历史特征，不用于收益承诺。我们更关注可解释性与稳定性。
数据口径与更新频率
同步频率
接近实时，具体以实际同步为准。
时间基准
以系统显示时间为准，跨日区间采用起止时间明确标注。
历史留存
长期归档，可按期段过滤与导出。
质量校验
多源交叉校验+自动异常检测，若存在延迟或缺失将进行回填。
口径一致性
所有图表遵循统一字段与计算规则，便于复现与沟通。
版本变更
重大口径调整会在公告区说明，详见“公告与更新”。
如何阅读走势图
1. 确定时间窗口
先选取具有代表性的区间（如近100期/近30日），过短易噪声，过长易稀释阶段变化。
2. 观察分布与波动
先看频次/区间密度与跨度，再对比移动平均或指数平滑，识别平稳段与波动段。
3. 结合冷热与遗漏
冷热是阶段密度，遗漏是间隔长度，两者要合并观察，避免单指标偏见。
4. 检查稳健性
更换窗口长度、切换对比维度，若判断在多口径下仍成立，可信度更高。
图表工具与交互能力
自定义窗口
自由选择期数/日期，迅速对比不同区间的分布与波动。
多维对比
号码区间、位置、跨度、和值等维度一键切换，支持叠加观察。
导出与分享
图表与数据可导出，便于复盘与团队沟通，支持移动端分享。
可读性优化
夜间模式与色盲友好调色，字号与密度可调，长图自适应。
一致口径
所有图表一致的字段与计算规则，减少误解与沟通成本。
移动端优先
在手机上也能顺畅浏览、筛选与对比，响应式布局稳定。
团队与方法透明
数据分析
专注统计口径设计与可视化表达，确保图表直观与易读。
模型工程
构建稳健的滚动指标与异常检测，避免过拟合与口径漂移。
我们重视解释性与可复现性，所有分析以公开的统计方法为基础，不提供任何收益承诺或投注建议。
常见问题（FAQ）
数据多久更新一次？
走势图能预测未来结果吗？
指标口径如何保持一致？
可以在手机端流畅查看吗？
合规与使用边界
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