在 2026 年 1 月初的文章中，我曾提到 Infinity Void (無量空處) 引擎 3.0 的核心在於「解構當下」，透過 $TP20 / SL15$ 的階梯式強制平倉邏輯，讓每一筆交易都活在受控的領域之內。當時，我們以為「紀律」就是獲利的終極答案。
然而，隨著 V9.0 特徵權重報告 的出爐，我們發現自己正邁向一個全新的境界——「數據對齊（Data Alignment）」與「物理動能感知」。
🧬 試錯與覺醒：被忽略的「加速度」雜訊
在早期的開發中，我們過度依賴原始的價格變動（Velocity）。但實測發現，市場的微小跳動（Tick Noise）常會誘發 AI 做出錯誤的動能判斷。就像一個人在奔跑時，偶爾的踉蹌並不代表他要轉向，但模型卻會因此恐慌。
我們開始思考：如何讓 AI 擁有更深層的「慣性視覺」？
於是，我們引入了「一小時斜率加速度（accel_1h）」與「加速度一致性（accel_consistency）」。這是一次大膽的物理建模嘗試，我們不再只看價格「在哪裡」，而是看價格「如何加速」以及「加速度是否連續」。
🛠️ 修改與昇華：對齊，是系統的靈魂
在這次 V9.0 的迭代中，我們遭遇了最關鍵的挑戰：訓練端與推論端的數據偏差。
如果 AI 在歷史回測中學會的是經過平滑處理的趨勢，但實盤交易時卻直接餵食生硬的原始數據，這就會產生「訓練-推論偏差（Training-Serving Skew）」。為了修正這個偏差，我們執行了地毯式的代碼對齊：
- 微秒級平滑處理：我們在 Feature_Extractor 與主程式同步掛載了 rolling(window=3).mean()。這微小的 3 分鐘平滑，成功濾除了 AUDNZD 盤整時的隨機雜訊。
- 物理邏輯鏡像：確保 accel_consistency 的計算邏輯在兩端完全 100% 相同。我們意識到，代碼的同步，就是勝率的保障。
- ATR 歸一化對齊：我們統一了所有長短週期斜率的基準分母，確保 $672h$ 的宏觀視野與 $1h$ 的微觀加速度，是在同一個天平上被 AI 秤重。
📊 境界突破：特徵權重報告的驚人發現
對齊後的成果直接反映在 V9.0 的權重報告中：
- 時間規律（hours_to_rollover） 依然是王道，穩定佔據 11.8% 的影響力。
- 一致性（accel_consistency） 的重要性顯著上升，成為 XGBoost 捕捉轉折的核心武器。
- 宏觀斜率（slope_672h） 為系統提供了強大的週線底氣。
⚖️ 結語：穩定，源自於對細節的極致偏執
從 3.0 版的「階梯式防禦」，進化到 9.0 版的「物理動能對齊」，我們體悟到：量化交易的終極形態，不是找到一個神奇指標，而是建立一套「無偏誤」的感知系統。
當我們的訓練數據與實盤數據精確對齊時，AI 模型才真正擁有了「六眼」，能洞察市場細微的動能轉變而不被雜訊迷惑。這不是幸運，這是對物理邏輯與數據品質極致偏執的結果。
Infinity Void 引擎，現在正處於前所未有的精準狀態。
