InvestMarket AI 訓練回測（特徵組合比較）（3x 槓桿目標）

產生時間：2026-08-22 03:06:02 台灣時間　pick_n=1　運算裝置：GPU（RTX 3060）
最佳特徵組合：rsi=9 macd=(8,17,9) bb=14 mom=(5,10) vol=10 ma=(10,30) high=30
⚠ 訓練目標就是「3x 槓桿＋強制平倉/停損模擬後的實際報酬」（label_ret），不是不槓桿模型訓練完再事後套用槓桿。停損點與特徵窗格一起被搜尋（見下表「停損點」欄，每組特徵窗格都試過「不設停損」+ 5 個停損點候選），最佳組合的停損點：-13.50%。「爆倉機率」欄是模型每次挑選的 pick 中，實際觸發強制平倉／停損出場的比例（held-out 測試期間）。

AI 分析控制頁　|　傳統版回測

rk	特徵窗格	停損點	pick_ret%	all_ret%	edge%	dates	爆倉機率	train樣本	test樣本	裝置
1	rsi=9 macd=(8,17,9) bb=14 mom=(5,10) vol=10 ma=(10,30) high=30	-13.50%	+12.1068	+6.9913	+5.1156 best	253	0.00%	39955	10001	GPU
2	rsi=21 macd=(19,39,9) bb=30 mom=(20,40) vol=40 ma=(40,120) high=120	-13.50%	+10.7151	+5.6239	+5.0912	237	0.00%	37075	9281	GPU
3	rsi=21 macd=(19,39,9) bb=30 mom=(20,40) vol=40 ma=(40,120) high=120	-9.00%	+9.6161	+6.0984	+3.5177	237	0.00%	37075	9281	GPU
4	rsi=9 macd=(8,17,9) bb=14 mom=(5,10) vol=10 ma=(10,30) high=30	-9.00%	+10.0542	+7.3633	+2.6909	253	0.00%	39955	10001	GPU
5	rsi=9 macd=(8,17,9) bb=14 mom=(5,10) vol=10 ma=(10,30) high=30	-22.50%	+6.7295	+6.8939	-0.1644	253	0.00%	39955	10001	GPU
6	rsi=14 macd=(12,26,9) bb=20 mom=(10,20) vol=20 ma=(20,60) high=60	-9.00%	+6.0347	+7.2974	-1.2628	248	0.00%	38995	9761	GPU
7	rsi=9 macd=(8,17,9) bb=14 mom=(5,10) vol=10 ma=(10,30) high=30	-18.00%	+5.1634	+6.7841	-1.6207	253	0.00%	39955	10001	GPU
8	rsi=14 macd=(12,26,9) bb=20 mom=(10,20) vol=20 ma=(20,60) high=60	-13.50%	+3.4737	+6.9050	-3.4313	248	0.00%	38995	9761	GPU
9	rsi=21 macd=(19,39,9) bb=30 mom=(20,40) vol=40 ma=(40,120) high=120	-18.00%	+0.8525	+5.3777	-4.5252	237	0.00%	37075	9281	GPU
10	rsi=21 macd=(19,39,9) bb=30 mom=(20,40) vol=40 ma=(40,120) high=120	-22.50%	+0.6416	+5.5087	-4.8671	237	0.00%	37075	9281	GPU
11	rsi=14 macd=(12,26,9) bb=20 mom=(10,20) vol=20 ma=(20,60) high=60	-18.00%	+1.2109	+6.6898	-5.4789	248	0.00%	38995	9761	GPU
12	rsi=21 macd=(19,39,9) bb=30 mom=(20,40) vol=40 ma=(40,120) high=120	-27.00%	-1.2425	+5.5469	-6.7894	237	0.00%	37075	9281	GPU
13	rsi=14 macd=(12,26,9) bb=20 mom=(10,20) vol=20 ma=(20,60) high=60	-22.50%	-1.0804	+6.8009	-7.8813	248	0.00%	38995	9761	GPU
14	rsi=9 macd=(8,17,9) bb=14 mom=(5,10) vol=10 ma=(10,30) high=30	-27.00%	-1.2926	+6.9301	-8.2227	253	0.00%	39955	10001	GPU
15	rsi=14 macd=(12,26,9) bb=20 mom=(10,20) vol=20 ma=(20,60) high=60	-27.00%	-7.1557	+6.8378	-13.9936	248	0.00%	38995	9761	GPU
16	rsi=21 macd=(19,39,9) bb=30 mom=(20,40) vol=40 ma=(40,120) high=120	不設停損	-100.0000	+5.3853	-105.3853	237	5.91%	37075	9281	GPU
17	rsi=14 macd=(12,26,9) bb=20 mom=(10,20) vol=20 ma=(20,60) high=60	不設停損	-100.0000	+6.6815	-106.6815	248	7.66%	38995	9761	GPU
18	rsi=9 macd=(8,17,9) bb=14 mom=(5,10) vol=10 ma=(10,30) high=30	不設停損	-100.0000	+6.7768	-106.7768	253	5.93%	39955	10001	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）。