透果調整take_profit_ratio、atr_multiplier，來測試怎樣的參數會是最好的。
我一開始將take_profit_ratio=0.025、atr_multiplier=1.5得到的結果是
📈 總報酬率: 113.18%
✅ 勝率: 12.50%
📊 交易次數: 8
第二次將take_profit_ratio=0.02、atr_multiplier=1.8得到的結果是
📈 總報酬率: 135.19%
📉 最大回撤: 0.15%
✅ 勝率: 33.33%
📊 交易次數: 9
第三次將take_profit_ratio=0.02、atr_multiplier=2.0得到的結果是
📈 總報酬率: 135.18%
📉 最大回撤: 0.15%
✅ 勝率: 33.33%
📊 交易次數: 9
後來手誤將take_profit_ratio=0.002、atr_multiplier=1.8得到的結果是
📈 總報酬率: 508.12%
📉 最大回撤: 0.12%
✅ 勝率: 63.16%
📊 交易次數: 19
但因為這樣會算是頻繁交易，所以我也將手續費從0.001調高至0.002其結果為
📈 總報酬率: 506.02%
📉 最大回撤: 0.12%
✅ 勝率: 63.16%
📊 交易次數: 19
總報酬率下降2.1%而已，可以說是一個極度成功的策略優化結果

因我的F1-Score為0.29這再次證明策略的成功不是因為 ML 模型本身在分類任務中表現出色，而是因為策略層（0.2% 止盈）完美地利用了模型的微小優勢。
結論:
策略是「ML 輔助的超短線高勝率策略」
這份分類報告是 506% 報酬率背後的理論基礎：
策略濾網優於模型預測： 如果單純看 F1-Score，模型表現中等。
但在 0.60 的信心閾值下，它產生的信號質量（32% Precision）已經足夠可靠。

成功密碼： ATR×1.8 的寬鬆止損為 0.2% 的止盈目標提供了極大的容錯空間。
模型只要預測對方向並讓價格移動超過 0.2% 的成本，就能成功獲利