「交易最危險的時刻，不是數據缺失，而是你對市場抱持了錯誤的期待。」
這兩天我對自研的 AI 量化交易系統進行了一次徹底的「底層重構」。從資料同步（DataSync）、清洗（dataClean）到特徵化與全域模擬。我原以為在 42,684 筆 M15 級別的歷史數據支撐下，雙模型（XGBoost & RandomForest）共振能為我指引出一條通往穩定盈利的道路。
然而，當我打開「無量空處」的分析報告時，數據給了我一個冷酷的答案：過濾率 100%。
🔍 預期與現實的斷層
在我的原始設定中，我期待 AUDNZD 在 M15 週期能完成 TP 25 點 / SL 15 點 的目標。這是一個典型的保守獲利預期。但當我將信心門檻下調、甚至下探到 0.20 - 0.40 的弱訊號區間進行精細掃描時，我發現了一個驚人的事實：
- 勝率低迷：即便在信心最高點，勝率也僅在 23% 左右擺盪，遠低於保本所需的 37.5%。
- 預測失靈：這代表現有的技術指標特徵（RSI, ATR, Bias）對於標籤的關聯度，在當前的市場波動下幾乎趨近於雜訊。
🛠️ 必須面對的真相
這份報告告訴我，市場變了，或者說，我對市場的期待太過「一廂情願」。
如果我強行掛載目前的大腦上線，系統將會陷入兩種極端：要麼因為門檻太高而永遠不開單，要麼因為門檻太低而頻繁開單並迅速吞噬本金。
這正是量化開發中最有價值的時刻——承認模型的無效。
🚀 下一階段的自我進化
為了突破這個困局，我決定暫停目前的自動下單邏輯，啟動以下重修程序：
- 標籤重定義 (Re-labeling)：降低 TP 的過度期待，尋找更符合貨幣波動特徵的「微波動獲利空間」。
- 特徵再造 (Feature Engineering)：導入動能、相對位置與放量比率，嘗試從雜訊中提取出具備預測價值的訊號。
- 模型降壓 (Regularization)：簡化複雜度，防止 AI 在噪音中過度學習。
量化交易不是關於「預測未來」，而是關於「管理期望」。當模型保持沈默，那就是數據在提醒我們：該升級你的維度了。
最後，向追蹤我交易進度的讀者說明：由於目前正處於模型底層重構的關鍵期，為了確保實盤安全性，系統已暫時進入停機維修模式。因此，這週日將不會更新交易紀錄。
等我重新編織好 AI 的神經網絡，我們再回到市場，見證新的領域展開。
待續。在虛無與現實之間，我們重新編織。
