| rk | 特徵窗格 | pick_ret% | all_ret% | edge% | dates | train樣本 | test樣本 | 裝置 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | rsi=21 macd=(19,39,9) bb=30 mom=(20,40) vol=40 ma=(40,120) high=120 | +7.1485 | +2.2464 | +4.9021 best | 237 | 37045 | 9280 | GPU |
| 2 | rsi=9 macd=(8,17,9) bb=14 mom=(5,10) vol=10 ma=(10,30) high=30 | +6.0432 | +2.6812 | +3.3620 | 254 | 39925 | 10000 | GPU |
| 3 | rsi=14 macd=(12,26,9) bb=20 mom=(10,20) vol=20 ma=(20,60) high=60 | +4.5662 | +2.6535 | +1.9127 | 248 | 38965 | 9760 | GPU |
edge% = pick_ret% - all_ret%(held-out 測試期間,正值代表 AI 模型挑出的標的優於全體市場均值)。 walk-forward:每檔標的依時間切分前80%訓練/後20%測試,避免用到未來資料。取 edge% 最高的特徵組合, 用全部資料重新訓練出實際上線使用的最終模型(見「AI 分析」頁)。