Day 1 的問題只有一句：今天收盤了，明天開盤要不要買某一檔股票。三十天後，這個問題每天 18:40 有一份答案，長這樣：

2026-09-21 收盤 → 9/23 開盤買（本金 100 萬，週二收盤重算後才是正式單）
排名  代號   名稱    收盤     不追上限   金額     機率 0.20～0.25 這一格的歷史：進前 5% 15.8%、漲逾 20% 19.1%、跌逾 15% 18.4%
 1    2221   大甲    140.0    147.0     30,000
 3    6218   豪勉    67.7     71.1      38,000
 5    6168   宏齊    42.7     44.8      37,000
 ...  共 10 檔，合計 326,000 元（33%），零股
出場：每週二收盤，全體排名掉出前 20 → 週三開盤賣；持有滿 60 日賣；不停損、不停利

這篇講三件事：這份答案是怎麼被產出來的、三十天裡每一個方向量到了什麼、還有我不信它的地方。

產線每天做什麼

08:00 與每 30 分鐘（8～16 點）  補跑：前一天沒抓到的資料、週六補交易日、缺口稽核
18:40（平日）                  收盤簡報：日線、指數、法人、美股 → 還原股價 → v1 與 v2 名單 → 追蹤表 → 資金流向 → 新聞段 → LINE
20:00、21:30                  完整更新：融資融券、外資持股、評價、除權息、減資、面額變更、月營收、財報 → 品質檢查
每週二收盤                    規則引擎列單：持股排名掉出前 20 → 賣；空位補排名 ≤ 20 的建議名單，權重 1／波動，週三開盤執行

三個部分保證它不會默默壞掉。進度表：每個來源每一天記 done／empty／failed，資料落地之後才記，重跑冪等。稽核：以上市日線為交易日基準，比對其他來源有沒有缺天，缺了寫進補抓計畫。品質檢查：每輪結束印失敗數與一致性缺口，非零就在 log 最前面標紅。

兩條名單並行。v1 是正式的，48 個特徵加大盤狀態；v2 多 21 個新特徵，Day 29 量到年化多 2.5 個百分點，但它從 9/16 才開始留紀錄，追蹤表兩邊都記，滿十份、命中率不輸再換正式。改產線的規矩是不覆蓋，另外寫一支並行跑，因為正式名單是實際在用的，任何沒比較過的改動都會讓紙上帳斷掉。

三十天裡這條線抓到自己三次錯：Day 13 之前的普通股分割沒還原（世紀鋼 1 拆 20 變成 −95%）、日線少了 23 個週六補交易日（爬蟲只產生週一到週五）、收盤前太早抓到的「沒有資料」被存進快取讓那天永遠變成空的。三個都是列交易明細的時候看出來的，不是檢查程式抓的。明細比檢查程式誠實。

產線第一次真的壞掉

上一節說「三個部分保證它不會默默壞掉」。9/21 收盤後它壞了，而且不是默默，是連續八次。

收盤後照常抓資料、跑名單，名單那一步被系統殺掉。重跑，又被殺。從 9/21 16:31 到 9/22 07:05，v1 死了五次、v2 死了兩次、盤前篩選死了一次，OOM 計數器從 4 跳到 12。資料本身一筆都沒少，卡住的只有「用模型替今天打分數」這一步。

**死因有三層。**最外層是機器：6.8 GB，VS Code 常駐吃掉 2.1 GB，剩 4 GB 出頭。中間層是我：同一時間排了兩支選股程式，第二支起來的時候第一支還在跑，兩支各要 3 到 4 GB。最裡層才是程式：它每天做三件根本不需要每天做的事。

每天做的事                                  其實需要的頻率
走動式訓練 7 個年度模型、印留出期成績        訓練資料是 9/6 建的靜態快取，答案每天一樣：一次
用全部資料重訓最終模型                      同上：訓練資料沒變就不用重訓
為了拿股票名稱和收盤價，把 2004 年起 920 萬列日線全部載入   只需要當天那一天：一個分區

第三件是壓垮的那根稻草，多吃 1 到 2 GB，前幾天記憶體夠所以沒事。

**改法是把它拆成兩段，各自一個行程。**訓練那段只在訓練資料變動時跑，模型存成檔案；打分數那段每天跑，只讀最近四年的分區。外面包一層驅動器：同一把鎖讓重工作一次只跑一支，每段開跑前先等可用記憶體夠，失敗自動重試一次。

                              峰值記憶體    耗時       頻率
舊程式 v1／v2                  > 4 GB       3～5 分   每天，被殺 8 次
批次化：訓練                    1.85 GB      22 秒     訓練資料變動時
批次化：打分數                  1.09 GB      20 秒     每天

**換產線之前要證明它產的東西一樣。**拿 9/21 的名單逐檔比：批次模型配全歷史特徵，1,012 檔的機率跟舊程式差到小數第六位都是零，前 20 名順序完全相同，所以模型那段是對的。配只讀四年的特徵，前 20 名重疊 19 檔、機率平均差 0.002。差的那一點來自舊程式的一個習慣：已經下市多年的股票，月營收和評價被往前填到今天，還留在百分位的母體裡。批次版把它們拿掉了，這是比較對的行為，但它跟回測時的行為有一檔的差，寫在這裡。

Day 28 說產線有進度表、稽核、品質檢查三道保險。這次它們一道都沒響，因為資料層完全正常，壞的是計算層，而計算層沒有任何一個檢查在看記憶體。第四道保險是這次加的：驅動器每段開跑前看一次可用記憶體，跑完把 OOM 計數器寫進 log。

LLM 在產線裡的位置

用途                       模型                    頻率        成本              延遲
月營收備註語氣（特徵）     bge-small-zh 本機        每月一次    0                 3 分鐘
市場情緒指數（第五家族）   Gemini 2.5 Flash         每月一次    免費額度 1 請求    30 秒
月營收備註結構化標註       Gemini 2.5 Flash         回填一次，之後每月  每 50 則 1 請求    2 分鐘
收盤簡報的新聞段           Gemini 2.5 Flash + 搜尋  每天一次    免費額度 1 請求    20 秒
探針（Day 23）             任何新模型進場前         換模型時    160 請求          10 分鐘

規矩三條：提示詞進版本控制、每次呼叫快取、回測只讀快取。Day 24 量過，換一種問法語氣只有 33% 一致，所以提示詞改一個字就是新版本。Day 23 量過，模型讀過 2025 年以前的報紙，所以歷史文字一律去識別化才給它。LLM 在這條線上不做決定、不碰價格，它只把文字變成數字，數字再過 Day 15 的尺。

全量標註那條是 Day 26 改寫時加的：24,431 則備註、548 個請求、兩個半小時，中間卡過一次要加逾時。它量到「主因是新客戶」在 60 到 120 天有訊號，但這套規則平均持有 10 天，吃不到。

三十天的增量表

每一項都用同一把尺（走動式、每年重訓、清 4 週、留出期），沒有增量就寫沒有。

方向                                   量到的東西                                              結論
月營收特徵（Day 9、12）                rev/accel 是 48 個特徵裡重要度第二                         有
48 個特徵 + LightGBM（Day 15）         IC 0.131，等權六因子 0.098                                 有，+0.033
九模型集成（Day 15）                   0.130 對單一 LightGBM 0.131                                沒有
大盤狀態三欄（Day 15、16）             IC 0.140，+0.009；分層回測 +2.1 個百分點                    有
擇時套在 0050（Day 19～22）            報酬不加，回檔 −56% → −25%                                 有，但只有六個樣本點
擇時套在選股（Day 20、29）             年化 27.3% → 16.5%，設計期砍一半                            沒有，負的
換手緩衝（Day 21）                     成本從 1.2% 降到 0.4%，Sharpe 不變                          有
LLM 市場情緒（Day 25）                 負面比例規則 Sharpe 1.16 對 1.08，四關過                   有一點
文字特徵進選股（Day 26）               IC +0.0004，可偵測下限 0.0009                               沒有
LLM 結構化標註（Day 26）               主因新客戶 60 日 IC −0.038 兩段都過；接組合層六種全輸        有訊號，用不到
別人的 21 個特徵（Day 29）             IC 0.1314 → 0.1367；分層回測 24.8% → 27.3%，確認期加更多     有，+2.5
ADX 三欄（Day 29）                     設計期 +7.9 個百分點，確認期 −0.5                           沒有
排名出場取代固定天數（Day 29）         Sharpe 1.52 → 1.91、回檔 −39% → −24%                       有
風險平價加權（Day 29）                 設計期 +0.3 Sharpe，確認期 +0.06                            有一點
實務摩擦（Day 27）                     理想 36.2% → 100 萬零股 33.7%、1,000 萬整張 31.0%           成本 3 到 5 個百分點
停損、停利、移動停利（九種）           全部輸不設；停利 20% 把最大單筆從 +576% 剪到 +45%           沒有，負的
開高不追（三種門檻）                   門檻越嚴年化越低；開高 5～10% 那群 15 日 +8.3% 最好         沒有，負的
提高勝率的十種濾網                     勝率最多 +2 個百分點，確認期年化少 2 到 11 個百分點            沒有，用報酬換的
威科夫規則化（三種訊號）               同一模擬器年化 −4% 到 +5%，對照現行 13%                     沒有

把有的疊起來（Day 29）：六因子等權年化 8.7%，加分類器 22.7%，加大盤狀態 24.8%，加新特徵 27.3%；0050 同期 24.6%。選股那一層貢獻最大，後面每層各加 2 到 3 個百分點，其他全部加不了。

三十天裡試過的方向大約四十個，過兩段驗證的六個。

三十幾種改法，都在同一條線上

最後一週我把所有「看起來會更好」的改法全部丟進同一個引擎跑：三種停損、兩種停利、兩種移動停利、進場日低點防線、三種開高門檻、放寬出場、縮短持有、雙動能濾網、機率門檻、元標籤三種、共形門檻、品質濾網、LLM 的五種接法。三十種。

把每一種的勝率和每筆平均報酬畫在同一張圖上，它們排成一條斜線：勝率往右一格，每筆平均就往下一格。停利把勝率拉到 49%，代價是最大單筆從 +576% 變成 +45%。元標籤把勝率拉到 50%，代價是確認期年化少 8 個百分點。威科夫三種訊號在左下角，勝率 45% 到 47%、每筆 1% 以下。Day 3 的六因子在最右邊，勝率 60%、每筆 1.6%、年化 8.7%。

這條規則的體質是低勝率高賠率：48% 的勝率、中位數是負的、錢在右尾。每一種「提高勝率」的改法都是在把右尾剪掉換左邊好看。

三十種裡只有一種確認期年化超過現行：把出場門檻從前 20 放寬到前 30，年化 43.1% 對 36.7%，但回檔 −27% 對 −22%、Sharpe 1.45 對 1.67。那不是改善，是換一個風險偏好。

紙上帳

規則的交易明細有 5,178 筆，紙上帳從 9/8 開始，到 9/21 有 17 份名單（v1、對照、v2 合計），沒有一份滿 20 個交易日。前兩份 5 日成績是 −5.9% 和 −3.1%，母體同期 −1.5%；之後每一份到 9/21 都是正的，9/11 那份 +7.5%、9/15 那份 +9.0%，母體同期 +4.8% 和 +4.9%。

一份名單只有 10 檔，命中率的雜訊是 ±12 個百分點，現在任何一個數字都不能當結論。回測期望是 20 日命中 17.5%、平均 +4.9%，要累積 10 份滿 20 天的名單之後才有資格說「跟回測像不像」。

我不信它的地方

**重訓差 ±1，資料差 ±5。**同一個分類器換三個隨機種子，前 20 名的名單只有 68% 重疊，年化在 24.7% 到 26.5% 之間；但修資料前的快取跑同一條規則是 31.0%。回測數字裡有 5 個百分點是資料細節給的，個位數不該被當真。

**十年裡九年是多頭。**2016 到 2026 加權指數漲了五倍，這條規則在 2018 和 2022 是負的，其他年份都在吃多頭。2025 年它只有 +8.7% 而 0050 有 +36.9%，那種年份它看起來完全失效。它在 2008 那種年份會怎樣，資料裡沒有答案。

**擇時是六個事件。**0050 的階梯規則過了四道門，但那四道門是六個空頭年給的；刀切拿掉 2008 差就少一半。它現在給的曝險 1.0 是對的，但它沒有能力告訴你下一次崩跌前要不要減。

**容量在一千萬附近。**Day 27 量過，一百萬整張有 58% 的買單湊不到一張，三億有 68% 的買單被當日量限縮。這條線的適用區間是一百萬零股到一千萬整張，出了這個區間，數字都要重算。

**訊號的期限跟規則不一樣長。**LLM 讀出來的「新客戶」在第 60 天才發作，規則第 10 天就出場。同樣的錯位在停損上也看到：進場後第一根黑 K 平均只是震盪，防線會在最差的時間點把你洗出去。任何新訊號進來之前，先問它的期限跟規則合不合。

**機器只有 6.8 GB。**產線設計的時候沒把記憶體當成資源，直到它連死八次。批次化之後每天那段只吃 1.1 GB，但這代表這條線的每一個新東西進來之前，都要先量它吃多少。

**紙上帳兩週。**回測跟實盤之間隔著整張、滑價、我自己會不會照做。第三件這條產線量不到，這三十天我已經違反過一次：我給過一條「跌破進場日低點就出」的口頭建議，回測之後發現它砍掉 11 個百分點。規則寫在程式裡才算數，寫在對話裡的都不算。

**資料錯誤是列明細才發現的。**三個資料問題都影響了 Day 12 到 16 的數字，量級很小，但它們在那裡放了兩週沒被檢查程式抓到。下一個沒抓到的，我不知道是什麼。

小結

**產線是五段排程、一張進度表、一個稽核、一個品質檢查，加上這週才補的記憶體閘門。**每天 18:40 出簡報和名單，每週二出進出單，資料錯了會標紅；三道保險都沒攔到的那次，是計算層在 6.8 GB 的機器上連死八次，改成訓練一次、每天只打分數之後峰值從 4 GB 以上降到 1.1 GB。

**四十個方向，六個過兩段驗證。**選股、大盤狀態、換手緩衝、排名出場、新特徵、風險平價。集成、擇時套選股、文字進選股、ADX、九種停損停利、三種開高門檻、十種濾網、威科夫，全部沒有。疊起來年化從 8.7% 到 27.3%。

**勝率是用報酬買的。**三十種改法排成一條線，勝率往右每筆往下；這條規則 48% 的勝率、中位數為負、錢在右尾，不要去改它的體質。

**LLM 只做文字變數字。**去識別化、快取、提示詞當程式碼。它在大盤層有一點，在個股層有訊號但期限對不上。

**不信的地方寫在上面。**重訓誤差 ±5、十年多頭、擇時六個樣本、容量一千萬、期限錯位、紙上帳兩週、資料錯誤靠明細才發現。這條產線我知道它哪裡不可信，這比它可信的地方更有用。