根據Day11的最終資金、總報酬率、平均準確度這些數據發現準確度低於50%
所以需要做改進，大致可以分成三大類原因：資料、模型、策略。
資料的問題:
在於特徵不足或噪音過多，雖然這些是常用技術指標，但對於短期交易預測可能 不足以捕捉複雜的市場模式。
資料量不夠只用了 500筆 1 小時資料。這代表只約 500小時 (~21天) 的交易數據。對時間序列模型來說，資料量太少會導致：
訓練不足（模型無法學到穩定規律）
過度擬合（模型在訓練集上看似表現好，但測試集表現差）
目標定義簡單，因為目前也是「下一小時價格是否上漲」。這是一個非常簡單的二分類目標，但加密貨幣的價格波動常常是小幅震盪，很多漲跌信號可能只是噪音，讓模型難以準確預測。
模型問題:
(1) 模型選擇與參數
使用 RandomForestClassifier，但沒有特別調整參數（n_estimators=100，random_state=42）。
對時間序列來說，隨機森林沒有順序學習能力（不像 LSTM、Temporal CNN），可能忽略時間的連續性。
(2) Walk Forward Validation
用的 TimeSeriesSplit 是正確做法，但因為資料量少，每個測試集會更小，可能造成評估不穩定，讓平均準確率低。
策略問題:
(1) 回測策略過於簡單
你的策略是假設：
預測「漲」 → 做多
預測「跌」 → 做空
但現實中，加密貨幣市場有：
手續費（交易成本）
滑點（實際成交價和理論價差）
無法完全即時交易（延遲）
這些都會讓策略虧損。
(2) 準確率與交易收益不一定正相關
即使準確率 > 50%，如果錯誤的交易造成的虧損比盈利的交易大，整體策略依然會虧錢。
例如，隨機森林可能對小波動敏感，會做很多短期錯誤的判斷。