目標是把 模型預測 (inference) 導入 Risk Management (RM) 流程，讓交易決策更穩健。

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整合設計：模型預測 → 風險管理

flowchart LR
    A[Market Data] --> B[Feature Adapter]
    B --> C[Inference Engine]
    C -->|Prediction + Confidence| D[Risk Manager]
    D -->|Pass/Reject| E[Order Manager]
    E --> F[Exchange API]

• Inference Engine：輸出 (direction, confidence, score)
• Risk Manager：依據 預測結果 + 風控規則 決定倉位、是否下單
• Order Manager：只處理已經「通過風控」的訂單

具體風控應用
1. 信心度 (Confidence gating)
• 若模型 confidence < threshold → 拒絕下單
• 避免噪音訊號觸發交易
2. 動態倉位控制 (Position sizing)
• 用模型輸出分數/概率決定倉位大小：
• 高信心 → 大倉位
• 低信心 → 小倉位
3. 風險限額
• 若模型連續錯誤次數 > N → 停用策略
• 每個模型 / 策略設定 最大虧損 (Max Drawdown)
4. 多模型融合 (Ensemble filtering)
• 多模型投票後才下單
• 或權重加總 → 達到門檻才進單
5. 預測驗證 (Shadow mode)
• 新模型先以「shadow mode」運行 → 只紀錄預測，不實際下單
• RM 比對「預測績效 vs 真實績效」後再決定啟用

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需要的 Task 如下
1. 擴充 Inference 輸出
• 目前只輸出 buy/sell，要改成 (signal, confidence, score)
2. 修改 Risk Manager
• 新增 check_prediction(pred) function：
• 判斷 confidence 是否達標
• 判斷當前虧損是否允許再下單
• 返回 Approved / Rejected
3. 倉位大小計算
• 根據 confidence → position size
• 加上基本風控規則 (最大單筆比例、最大槓桿倍數)
4. 加入多模型支持
• Risk Manager 接收多個模型輸出
• 實作 ensemble 策略 (投票 / 加權平均)
5. 紀錄與回溯
• 每次 RM decision 寫 log：
• 輸入 features
• 模型預測
• RM 決策原因 (例如 “信心不足拒絕”)
6. 測試
• 回測：觀察 RM 過濾後的交易數量、績效
• 壓測：確認多模型同時運作下仍可在毫秒級決策

不好意思，等身體好才能繼續