Los gráficos de velas proporcionan una representación visual de las tendencias de precios y el sentimiento del mercado, lo que permite a los inversores identificar tendencias clave, niveles de soporte y resistencia, mejorando así la tasa de éxito en el comercio de acciones. La investigación presentada en este documento tiene como objetivo superar las limitaciones del análisis tradicional de patrones de velas, que está restringido por definiciones de patrones fijas, limitaciones de cantidad y subjetividad en el reconocimiento de patrones, mejorando así su efectividad en entornos de mercado dinámicos. Para abordar esto, se propone un método de agrupamiento de dos capas basado en un modelo de coincidencia de similitud de secuencias de velas para identificar patrones de velas válidos y construir una biblioteca de patrones. Primero, se utiliza el modelo de coincidencia de similitud de secuencias de velas para abordar el problema de coincidencia de patrones; luego, se diseña un método de agrupamiento de dos capas basado en el algoritmo K-means para identificar patrones de velas válidos. Finalmente, se construye una biblioteca de patrones de velas válidos y se evalúa la capacidad predictiva y la rentabilidad de algunos patrones en la biblioteca. En este estudio, se seleccionaron diez acciones de diferentes industrias y de varios tamaños que cotizan en la Bolsa de Valores de Shanghái, utilizando casi 1000 días de sus datos como conjunto de prueba. La capacidad predictiva de algunos patrones en la biblioteca se evaluó utilizando datos fuera de muestra del mismo período. Este método de selección asegura la diversidad del conjunto de datos. Los resultados experimentales muestran que el método propuesto puede distinguir efectivamente entre patrones alcistas y bajistas, superando las limitaciones de los métodos tradicionales de clasificación de patrones de velas que dependen de patrones predefinidos. Al distinguir claramente estos dos patrones, proporciona señales de compra y venta claras para los inversores, mejorando significativamente la fiabilidad y rentabilidad de las estrategias de comercio.