📊 七维向量分析平台 · 箱体海拔 + Dev-I

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📡七维向量雷达图

📋向量解读

🔍 分析结论

🎛️自定义七维向量输入

请输入 8 个维度的值（I/P/D/S 为 0~1 范围，Dev 系列含正负偏差）：

📚 方法论说明 · KMP/IPD 映射 · 维度定义 ▼

📐 七维向量定义表

维度	名称	含义	取值范围
I	箱体海拔	当前价格在箱体中的百分比位置	0 ~ 1
P	坡度动量	海拔的变化速度（趋势强度）	-1 ~ +1
D	阻尼衰减	趋势受到的阻力（均值回归速度）	0 ~ 1
S	市场博弈熵	市场不确定性 / 混乱度	0 ~ 1
Dev-I	山体容积偏差	真实山体与标准均匀山体的偏离值	-1 ~ +1
Dev1	箱体均值回归差	当前价格偏离箱体重心的程度	0 ~ 1
Dev2	历史结构相似度差	当前形态与历史相似形态的差异	0 ~ 1
Dev3	内在公允估值差	市场价格与内在价值的偏离	-1 ~ +1

🧬 KMP 三层映射框架

K 知识层（Knowledge）：市场认知、投资者心理、宏观逻辑 → 定义问题边界
M 数学层（Mathematics）：向量、概率、统计、拓扑结构 → 将认知转化为可计算结构
P 物理层（Physics）：海拔、阻尼、熵、力学、容积 → 用物理规律描述系统演化

⚙️ IPD 物理层映射

I（箱体海拔）：当前位置的高度 → 价格在箱体中的相对位置
P（坡度动量）：位置变化的速率 → 趋势强度
D（阻尼衰减）：运动的阻力 → 均值回归速度

🔺 认知画圈内核对接

七维向量体系直接对接认知画圈（Cognitive Circle）内核：

Dev-I 对应圆锥浓度校准中的浓度偏差量，反映筹码分布形态
当 ρ 浓度 > 0.68 熔断线时，S（博弈熵）通常 > 0.6，方向不明朗
I < 0.3 且 Dev-I < -0.1 时，认知圈处于底部收敛区，对应逆向布局机会
I > 0.7 且 Dev-I > 0.1 时，认知圈顶部扩散，共识极度一致 → 反转风险

⚠️ 所有数据为模拟数据，仅展示方法论框架，不构成投资建议。