check_signals_acc

czsc.check_signals_acc(bars: List[RawBar], signals_config: List[dict], delta_days: int = 5, **kwargs) → None[source]

输入基础周期K线和想要验证的信号，输出信号识别结果的快照

函数执行逻辑：

函数首先获取基础周期K线的base_freq，并检查输入的K线数据bars是否按时间升序排列。如果bars的长度小于600，函数直接返回。
然后，函数调用generate_czsc_signals方法，生成Czsc信号，并将结果保存在df中。
函数提取出df中所有的信号列s_cols，并打印每一列的值的数量。然后，函数将所有的信号添加到signals列表中。
函数将bars分为两部分，bars_left和bars_right，并获取信号配置signals_config中的所有freqs。
函数创建一个BarGenerator对象bg，并使用bars_left中的K线数据来初始化它。
函数创建一个CzscSignals对象ct，并将bg和信号配置signals_config作为参数传入。
函数创建一个字典last_dt，用于存储每一个信号最后一次出现的时间。
函数遍历bars_right中的每一根K线，对于每一根K线，函数调用ct.update_signals(bar)来更新信号。
对于每一个信号，如果当前K线的时间与该信号最后一次出现的时间的差值大于delta_days，并且该信号与当前的信号匹配，函数将创建一个HTML文件，保存信号识别结果的快照，并更新该信号最后一次出现的时间。

Parameters:

Returns:

None