前面二十八天各自量各自的東西：Day 3 的六因子、Day 15 的分類器與大盤狀態、Day 20 的擇時、Day 26 的文字特徵、本週的 21 個新特徵。每一個當時都有自己的尺，彼此不能直接比。

這篇把它們放在同一條生產線上：同一個引擎（Day 27 的實務版，一千萬本金、整張、手續費、證交稅、漲跌停、單筆不超過當日量 5%）、同一條規則（風險平價、只買排名前 20、掉出前 20 就賣、不擇時）、同一段期間（2016 到 2026）。唯一換掉的是給引擎的那張排名表。

L1  六因子等權：波動低、殖利率高、益本比高、離 52 週高近、營收加速、短期動能低（Day 3 的基準，不訓練）
L2  48 個特徵的 LightGBM 分類器（Day 15 的模型，目標：20 日報酬進前 5%）
L3  L2 + 大盤狀態三欄（廣度、位置、波動）＝ 現在每天在跑的分類器
L4  L3 + 特徵實驗室的 21 個新特徵（週轉、樂透、產業相對動能、殘差波動、券資比、財報季變化……）
L5  L4 + Day 20 的階梯擇時，乘在權益上
L6  L4 + Day 26 的文字特徵三欄
對照  0050 買進持有

分類器每年重訓、清 28 天，2016 到 2026 逐年預測。設計期是 2016 到 2021 年 5 月，確認期是 2021 年 6 月之後。

結果

                          前 5% 命中率   年化     Sharpe   回檔    10.4 年幾倍   設計期 年化／Sharpe   確認期 年化／Sharpe
L1 六因子等權             1.6%         +8.7%    1.30    −11%     2.4          9.3% ／1.44         7.8% ／1.15
L2 48 特徵分類器         14.1%        +22.7%    1.42    −21%     8.5         24.9% ／1.63        20.0% ／1.19
L3 +大盤狀態（現行）     14.2%        +24.8%    1.51    −19%    10.1         28.0% ／1.84        20.8% ／1.18
L4 +21 個新特徵          14.7%        +27.3%    1.67    −20%    12.4         29.1% ／1.87        24.9% ／1.45
L5 L4 +擇時（階梯）        —          +16.5%    1.26    −20%     4.9         13.7% ／1.18        20.2% ／1.36
L6 L4 +文字特徵          14.5%        +26.5%    1.64    −20%    11.6         34.0% ／2.14        17.5% ／1.08
對照 0050                  —          +24.6%    1.20    −34%     9.9         20.1% ／1.20        30.7% ／1.24

曲線看得到表格看不到的事：L5 那條紫線在 2020 年 3 月之後就沒跟上，因為階梯在那時候曝險最低；L6 那條橘線在 2021 年之前一路領先，之後就被 L4 追過去，這就是「設計期好看、確認期還原」的樣子。

每一層各值多少

**選股那一層值最多。**六因子等權到分類器，年化從 8.7% 到 22.7%，命中率從 1.6% 到 14.1%。

六因子的命中率低於隨機的 5%，這件事本身要解釋清楚：它不是壞分數，它是 Day 3 為了示範「選股跟擇時要分開」而設計的低波動價值型分數，選出來的是穩、便宜、動能低的股票，跟這條規則要抓的飆股正好相反。用它配這條規則，等於拿長抱的名單做兩週換手的進出。它的勝率 60.1% 是所有層裡最高的，每筆卻只賺 1.6%，剛好是「高勝率低期望值」的教科書案例。

**大盤狀態加 2 個百分點。**Day 15 量到 IC +0.009，翻成年化是 22.7% 到 24.8%。但兩段不平均：設計期 +3.1 個百分點，確認期只有 +0.8。

**新特徵再加 2.5 個百分點，而且確認期加得比設計期多。**24.8% 到 27.3%，確認期 20.8% 到 24.9%、Sharpe 1.18 到 1.45。這是這批特徵最好的證據：它們在設計期沒有被挑過，特徵實驗室用的是 Day 15 的尺、全期一起量，結果在沒看過的那一段反而更有用。

**擇時把年化砍到 16.5%。**設計期 29.1% 變 13.7%，Sharpe 1.87 變 1.18。跟結構回測一樣：這條規則的錢是在反彈那幾個月賺的，階梯剛好在那幾個月曝險最低。0050 那一袋用階梯是對的，飆股這一袋不是。

**文字特徵是零，而且不穩。**L6 全期 26.5% 對 L4 的 27.3%，但設計期 34.0%、確認期 17.5%，兩段差 16.5 個百分點，是所有層裡最不穩的。Day 26 量到的增量是 0.0004，這裡看到的是那個零加上雜訊。

交易長什麼樣

每一層的排名表不同，但規則一樣，所以交易的形狀可以直接比：

        筆數    勝率    每筆平均   每筆中位   平均持有
L1     2,825   60.1%   +1.59%    +0.96%    16.3 天
L2     3,571   47.9%   +2.58%    −0.40%     9.8 天
L3     3,570   47.4%   +2.72%    −0.58%     9.7 天
L4     3,558   48.2%   +2.94%    −0.33%     9.9 天
L6     3,592   47.7%   +2.82%    −0.40%     9.8 天

三件事。第一，分類器那幾層的中位數是負的，一半以上的單子小賠出場，錢全部來自右尾。第二，勝率從 60% 掉到 48% 卻賺更多，因為每筆平均從 1.6% 升到 2.9%。第三，持有天數從 16 天掉到 10 天，因為飆股掉出前 20 名比價值股快，換手變高，成本也跟著高。

L4 這一層十年付了手續費 1,182 萬、證交稅 1,259 萬，合計 2,441 萬，是初始本金的 2.4 倍，而資產變 12.4 倍。毛利的 15% 付給券商和國庫。

逐年

        L1      L2      L3      L4     0050
2016   +10.5   +20.6   +24.7   +26.8   +22.1
2017   +11.4   +15.1   +30.4   +25.2   +18.1
2018    −1.0    −4.6    −2.0    +1.3    −4.9
2019   +13.9   +19.0   +16.0   +27.7   +33.5
2020   +10.0   +52.7   +49.7   +48.3   +31.1
2021   +10.4   +53.0   +54.0   +46.9   +21.9
2022    +1.5    −4.1    +1.2    −5.4   −21.4
2023   +20.8   +46.6   +21.2   +36.8   +27.5
2024    +9.8   +18.4   +26.4   +27.2   +48.6
2025    −0.3    +2.6    +0.5    +8.7   +36.9
2026    +5.1   +34.6   +52.3   +54.5   +66.3

L4 有七年贏 0050，輸的三年都有同一個原因：2019、2024、2025 是台積電把指數扛起來的年份，權值股漲、中小型股沒動。2022 是唯一的空頭年，L4 −5.4% 對 0050 −21.4%，這時候分散和快速換手保護了部位。

2025 年是最值得記住的一年：L4 只有 +8.7%，而 0050 有 +36.9%。如果只看那一年，這套系統看起來完全失效。回測要跨越這種年份才有意義。

命中率和年化幾乎是直線關係，每提高一個百分點的命中率大約換到 1.5 個百分點的年化。回檔那張圖是另一個角度：L4 最深 −20%，0050 −34%，差距最大的時候是 2020 年 3 月和 2022 年全年。

差一點就被收進來的 ADX

本週測過把 ADX14、DI 差值、ADX 乘方向三欄加進 L4。

              設計期     確認期
L4           +29.1%    +24.9%
L4 + ADX     +37.0%    +24.4%

設計期多了 7.9 個百分點，Sharpe 1.87 到 2.16，看起來是這一整週最好的發現。但確認期是 −0.5 個百分點。再往下拆，我也試過「大盤趨勢明確時才用 ADX」這種條件式切換，設計期更好看，確認期一樣沒有。

所以它沒有進 L4。這個決定寫下來比結果本身重要：一個特徵只在設計期有用，就是沒用。ADX 的程式留在特徵模組裡，預設關閉。

重訓一次，數字會動多少

同一個 L3，把隨機種子換三次再跑：24.8%、26.5%、26.1%、24.7%。年化在 ±1 個百分點之間，前 20 名的名單每次只有 68% 到 69% 重疊。名單換了三成，成績只動 1 個百分點，因為規則每週看排名、抱不到兩週，名單的差異被換手洗掉了。

比種子大的是資料。用 9 月 9 日建的快取（那時候還沒補 23 個週六的補交易日、還沒修世紀鋼的分割）跑同一條規則是 31.0%；資料修好之後重訓，變成 24.8% 到 26.5%。這 5 到 6 個百分點是「回測的數字有多少是資料細節給的」，比模型的隨機性大五倍。

這件事的實務結論很簡單：任何一份回測數字都要註明是哪一版資料算的，不然兩份報告根本不能比。

跨過 Day 3 的門檻了嗎

Day 3 算過，每月換股的來回成本 0.471%，一年吃掉隨機選股 5.9 個百分點。這條規則一年買三百多次，成本壓力更大。

實務版量出來：L4 每筆平均賺 2.94%，來回成本 0.585%，是門檻的五倍；十年費用合計 2,441 萬，占毛利約 15%。門檻是跨過的，代價是 Day 27 量到的每年 3 到 5 個百分點。

要注意的是這個比例會隨規模變。一億本金的時候，量的限制會讓年化掉到 22.4%，那時候不是成本的問題，是買不進去。這條線的適用區間在一百萬零股到一千萬整張之間。

小結

**一層一層：8.7 → 22.7 → 24.8 → 27.3。**選股層值 14 個百分點，大盤狀態 2，新特徵 2.5；擇時 −11，文字 −0.8。0050 同期 24.6%，回檔 −34% 對 L4 的 −20%。

**高勝率不等於高報酬。**L1 勝率 60.1%、每筆 1.6%、年化 8.7%；L4 勝率 48.2%、每筆 2.9%、年化 27.3%。中位數是負的，錢在右尾。

**新特徵在確認期比設計期更有用。**20.8% 到 24.9%、Sharpe 1.18 到 1.45，因為它們沒在設計期被挑過。

**擇時不該套在這一袋上。**設計期年化砍一半，階梯留給 0050。

**只在設計期有用的特徵就是沒用。**ADX 設計期 +7.9 個百分點，確認期 −0.5，所以沒收。

**重訓差 ±1，資料差 ±5。**種子換三次年化 24.7% 到 26.5%，名單重疊七成；修資料前的快取是 31.0%。數字要註明資料版本。