AlgorithmicTrading
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在量化交易的世界裡，許多開發者（如參考文章所述）往往追求的是指標的組合與回測的完美曲線。然而，實戰經驗告訴我們，市場大部分時間都是隨機噪音。本文將對比傳統量化思維與我們最新開發的 【Infinity Void】V6.3 系統，揭示為何「寧缺勿濫」才是散戶在兩年內達成 100 倍複利的唯一路徑。
一
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。然而測試卻頻頻出錯......
「術式精準對齊，領域展開成功。」
在 2026 年初的開發筆記中，我曾提到將 Infinity Void（無量空處）引擎進化至 3.0 的關鍵在於「解構當下」。今日（2026-01-09）的質變，來自於我對「核心賠率架構」、「時空維度特徵」以及一套「階梯式強制平倉邏輯」的重新定義。
📊 今日戰
量化交易過程中，模型的「迷惘」而非虧損，常是最大的挑戰。本文分享如何透過「去標籤化」手術，移除市場雜訊與交易成本的幹擾，回歸純粹的技術指標。藉由重新校準，AI 模型不僅找回了技術脈搏，更發現了 42.5% 的信心值門檻，帶來勝率飆升至 84.59%、獲利因子 3.92 的驚人成果。
深入探討量化交易的「無量空處 3.0」進化，從「抓趨勢」轉變為「鎖慣性」，導入全局掃描器、十維特徵工程，並實現工業級的自動化流水線。強調生存分析、風險控管與機率優勢，揭示 AI 交易的降維打擊哲學。
「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 &
一、 為什麼我要進行這場實驗？
在金融市場中，散戶最常遇到的問題不是「技術不好」，而是「人性」。我們會恐懼、會貪婪，會在該止損時猶豫，在該空手時躁動。
為了徹底解決這個問題，我開發了名為**「無量空處 (Infinity Void)」**的量化交易系統。這不只是一套程式碼，它是我深度利用 AI
