MARKET RESEARCH
命中率與校準
模型停在 2025-08-06 不再更新，拿去考之後的 250 天
目前選取的評估
凍結模型重考，h=1；249 列，期間 2025-09-16 ~ 2026-09-24。
原始方向命中 43.4%；區間涵蓋 73.9% （名目 80%）。方向、機率、區間與交易效用各有不同評估目的，不能互相替代。
本頁整體、方向拆解及校準均受來源與天期篩選控制。 Day 1 政策進度、跨來源校準比較、live 診斷與 live h1 走勢另有固定範圍，標在各卡。
評估來源與分母對帳
source=replay；h=1；期間 2025-09-16 ~ 2026-09-24；249 列／249 個預測日；模型版本 unknown
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|---|---|---|
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| replay.h1.calibration | 249 | prediction IDsreplay:2025-09-16-h1, replay:2025-09-17-h1, replay:2025-09-18-h1, replay:2025-09-19-h1, replay:2025-09-22-h1, replay:2025-09-23-h1, replay:2025-09-24-h1, replay:2025-09-25-h1, replay:2025-09-26-h1, replay:2025-09-30-h1, replay:2025-10-01-h1, replay:2025-10-02-h1, replay:2025-10-03-h1, replay:2025-10-07-h1, replay:2025-10-08-h1, replay:2025-10-09-h1, replay:2025-10-13-h1, replay:2025-10-14-h1, replay:2025-10-15-h1, replay:2025-10-16-h1, replay:2025-10-17-h1, replay:2025-10-20-h1, replay:2025-10-21-h1, replay:2025-10-22-h1, replay:2025-10-23-h1, replay:2025-10-27-h1, replay:2025-10-28-h1, replay:2025-10-29-h1, replay:2025-10-30-h1, replay:2025-10-31-h1, replay:2025-11-03-h1, replay:2025-11-04-h1, replay:2025-11-05-h1, replay:2025-11-06-h1, replay:2025-11-07-h1, replay:2025-11-10-h1, replay:2025-11-11-h1, replay:2025-11-12-h1, replay:2025-11-13-h1, replay:2025-11-14-h1, replay:2025-11-17-h1, replay:2025-11-18-h1, replay:2025-11-19-h1, 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- 無排除
快照識別此來源與篩選後的評估內容；尚非跨檔案原子發布。unknown 代表原帳未保存版本，不推定為目前模型。
事前紀錄 Day 1（2026-08-26 起算）使用者 2026-08-26 決定今天起算，並把既有 8 筆納入
🔴 這份 prereg 是在看過既有 8 筆之後寫的——所以它自己把 written_before_any_data = false 寫在最前面。判準只能來自更早凍結的東西（晉升階梯、五折基線）或純機械推導（ECE 下限），沒有一條可以用「因為那 8 筆長這樣」當理由。
那 8 筆不構成任何證據：模型 8 次全部猜「震盪」，而 n=8 的 ECE 下限是門檻的 2.8 倍。納入它們的意義只有一個——讓計數有一個明確的起點。
| Horizon | 樣本 | 判定 | 依據 | 目前數字 |
|---|---|---|---|---|
| h=1 | 38 | ⏳ insufficient | h=1 只有 38 筆（第一次回看要 60 筆）。只報數字,不下判定——決策規則第 1 條。 | 原始 0.474；平衡 0.479；涵蓋 0.842；ECE 下限 0.1053（門檻的 2.11 倍） |
| h=3 | 35 | ⏳ insufficient | h=3 只有 35 筆（第一次回看要 60 筆）。只報數字,不下判定——決策規則第 1 條。 | 原始 0.457；平衡 0.459；涵蓋 0.829；ECE 下限 0.1260（門檻的 2.52 倍） |
| h=5 | 33 | ⏳ insufficient | h=5 只有 33 筆（第一次回看要 60 筆）。只報數字,不下判定——決策規則第 1 條。 | 原始 0.424；平衡 0.404；涵蓋 0.849；ECE 下限 0.1151（門檻的 2.3 倍） |
判準寫在 config/prereg-2026-08-26-live-day1.toml，由 tx.live_verdict 每天重算——寫在文件裡等人去讀的判準，實際判讀時會變成「看起來還不錯」。 🔴 停止規則：250 筆之後四條判準仍不過，結論是「沒有可交易的 edge」，停止投入，不換特徵重試。
校準樣本與模擬診斷（h=1；跨來源比較，來源篩選不適用）
固定預測機率、以 Bernoulli(p) 模擬結果，得到完全校準假設下的 ECE 分布。 完全校準不等於每次分類都正確；null 中位數也不是誤差下界。
| 資料來源 | 有效配對 n | raw ECE | null 中位數 | null-adjusted diagnostic | 模擬參考 |
|---|---|---|---|---|---|
| 歷史模擬（研究段） | 3,835 | 0.0420 | 0.0117 | 0.0304 | null 中位數低於門檻 |
| 凍結模型重考 ← | 249 | 0.0440 | 0.0476 | 0.0000 | null 中位數低於門檻 |
| 歷史模擬（到最新） | 4,101 | 0.0426 | 0.0112 | 0.0313 | null 中位數低於門檻 |
| 每天真的寫下來 | 38 | 0.0680 | 0.1053 | 0.0000 | null 中位數為門檻 2.1 倍 |
診斷量 = max(0, raw ECE − null 中位數)，零不代表真實校準誤差為零。 固定 10 箱、200 次模擬、seed=0；凍結判準仍使用原始指標，未因本表調整。
🔍 這個訊號真的有用嗎（投資顧問視角）資料：事前 live 紀錄（已結算 h1 38／h3 35／h5 33 筆）——與上方切換的資料來源無關。以下是訊號窗口診斷，尚非可獨立重算的投組績效
退化檢查：預測有分布（最多的「偏多」佔 47%）
它給的範圍，有沒有比「隨手畫一條」還窄？
| 預測天期 | 它給的範圍寬度 | 隨手畫的寬度 | 倍數 | 判定 |
|---|---|---|---|---|
| 1 日 | 3.50% | 4.24% | 0.82 | ✅ 比不做窄 |
| 3 日 | 6.35% | 7.64% | 0.83 | ✅ 比不做窄 |
| 5 日 | 8.26% | 8.87% | 0.93 | ✅ 比不做窄 |
比值大於 1 代表它給的範圍，比「照過去一年的漲跌幅隨手畫一條」還寬——那再漂亮的命中比例，也只是換個好聽的方式說「我不知道」。拿近一年而不是全部歷史當比較基準，是因為它的範圍會跟著近期波動伸縮，用全歷史比會在行情特別平靜或特別亂的時候誤判。
技巧分數（相對「猜多數類」的提升）
| Horizon | n | 命中率 | 基礎率 | skill |
|---|---|---|---|---|
| 1 日 | 38 | 47% | 43% | +0.08 |
| 3 日 | 35 | 46% | 39% | +0.11 |
| 5 日 | 33 | 42% | 38% | +0.07 |
skill ≤ 0 表示不如直接猜多數類。目前每個 horizon 只有 33 筆（第一次判讀要 60 筆），這些數字尚無統計意義——列出來是為了讓它隨閉環累積，而不是現在拿來下結論。
經濟意義（扣一買一賣成本 0.010%，以最新收盤價換算；回測頁寫的 bp 是以 2010–2025 中位價換算，固定費用佔比不同，兩個數字講的是同一套成本參數）
| Horizon | 進場率 | 照訊號做的平均損益 | 一直做多 |
|---|---|---|---|
| 1 日 | 74% | +0.101% | +0.166% |
| 3 日 | 86% | +0.576% | +0.620% |
| 5 日 | 85% | +0.141% | +1.151% |
中性訊號視為空手（不進場、不計成本），所以進場率 0% 時損益恆為 0。「不虧錢」在這裡不等於「有用」——它只代表這段期間模型沒有表態。要判斷這是棄權還是正確迴避，看上方的波動情境：震盪帶被撐寬時，不進場本身就是一個合理的決定。
整體
漲、震、跌分開算的準確率39.2%33.3% 就是丟骰子亂猜的水準（差 +5.8%）
落在預測範圍內73.9%名目水準 80%；須連同寬度、同樣本基準與不確定性評估
筆數2492025-09-16 ~ 2026-09-24 h=1 ⚠️ 紀錄到 2026-09-24，落後資料末端 14 個交易日（record.csv 要手動重跑 build_record.py 才會前進）
不分類別的準確率43.4%只挑最常出現的那一種來猜可得 40.2%
跟事前基準比（replay，h=1，同一批樣本）⚠️ 筆數很少，只能描述、不能判定；基準只用每個預測日當下已成熟的資料（tx.skill），不用測試集自己的比例。歷史段已被看過多次，這張表是診斷，不是未見資料的確認
| 上漲機率（P↑） | Brier（越低越好） | 說明 |
|---|---|---|
| 模型 | 0.2229 | 本頁選取的來源與天期 |
| 事前氣候基準 | 0.2268 | 每個預測日只用當天收盤已成熟的 h 日標籤算上漲比例（平均 32.0%；這批實際 34.5%） |
| 永遠說 50% | 0.2500 | 算術參考，不是這個事件的事前基準 |
Brier skill（相對事前氣候基準）＝ +1.7%（n=249）——模型的上漲機率比「每天都說歷史上漲比例」好一點（Brier skill 為正）。
| 80% 區間 | 涵蓋率 | 低於下緣 | 高於上緣 | 平均寬度 | 區間分數（越低越好） |
|---|---|---|---|---|---|
| 模型（q10–q90） | 73.9% | 10.8% | 15.3% | 3.80% | 0.0655 |
| 事前經驗分位（最近 250 筆已成熟） | 67.9% | 14.5% | 17.7% | 3.24% | 0.0684 |
| 條件涵蓋（sigma20 三分位） | n | 模型 | 基準 |
|---|---|---|---|
| 低波動 | 83 | 66.3% | 69.9% |
| 中波動 | 83 | 77.1% | 71.1% |
| 高波動 | 83 | 78.3% | 62.7% |
區間分數 模型較好（0.0655 vs 0.0684，n=249）。區間分數把寬度與漏抓一起計價：開很寬也涵蓋得到 80%，但分數會變差，所以「涵蓋率接近 80%」本身不證明能力。
這個 horizon 的彙總（h=1；要比較 1／3／5 日請用上方切換）
| Horizon | 筆數 | 方向命中率 | 區間涵蓋率 | 平均報酬 |
|---|---|---|---|---|
| 1 日 | 249 | 43.4% | 73.9% | +0.243% |
拆開看：說偏多／中性／偏空時各自準不準
| 預測方向 | 筆數 | 方向命中率 | 平均報酬 |
|---|---|---|---|
| 偏空 | 26 | 34.6% | +0.207% |
| 中性 | 166 | 44.0% | +0.135% |
| 偏多 | 57 | 45.6% | +0.572% |
隔天預測的猜對率走勢（真的寫下來的紀錄：已對答案 38 筆／38 天）
圓點 = 那天對或錯（1 或 0），虛線 = 到目前為止的平均， 實線 = 滾動平均。 只畫「隔天」這一種——五天後的難度不同，混在一起看會被「當天剛好 輪到哪一種到期」帶著跳。目前筆數還很少，任何看起來的趨勢都只是巧合： 這張圖現在的用途是確認系統每天有在累積，不是判斷模型好不好。 累積到 60 次時才用事先寫好的標準判定。
說幾成漲，就真的有幾成漲嗎
淺色 = 預測上漲機率，深色 = 實際上漲比例。 raw ECE 0.0440（既有門檻 < 0.05）｜Brier 0.2229。
[0.0, 0.1)（n=11）
預 8%／實 18%
[0.1, 0.2)（n=27）
預 14%／實 22%
[0.2, 0.3)（n=63）
預 27%／實 29%
[0.3, 0.4)（n=108）
預 34%／實 38%
[0.4, 0.5)（n=36）
預 44%／實 47%
[0.5, 0.6)（n=3）
預 54%／實 67%
[0.6, 0.7)（n=1）
預 65%／實 0%
有效校準配對 249 筆；10 個等寬箱，200 次 Bernoulli(p) 模擬，seed=0。null 中位數 0.0476、95 分位 0.0799。null-adjusted diagnostic = 0.0000，它是模擬參考量，不能推論真實誤差為零或模型通過。
Brier 同時受校準、判別力與事件基礎率影響。固定 0.5 預測的 0.25 只是一個算術參考，
不是這個上漲事件的事前基礎率基準。校準分數不能單獨證明預測或交易能力。