題材預測與命中率

整體

📋 prereg 樣本帳 — 累積中判準全部從 prereg-2026-08-27-theme-horizon.toml 讀，不寫死在程式裡

三個變體

⚠️ 「判定分母 n」不等於「已結算筆數」。 結算了但對不到大盤基準（算不出 alpha）的列不進判定—— 判準訂在 alpha，沒有 alpha 的列對這個判準沒有資訊。 兩個數字在上表逐列並排；下面「離判得出來還有多遠」那張表用的是 已結算筆數，因為那裡問的是「還要收幾筆」。

離判得出來還有多遠

每個交易日約 3.0 筆進帳 （105 筆 / 35 天）。 上游完全不受影響——題材獵人照它自己的規則跑（5 日結算、ATR×2、+12%）， 這份帳只是把同一批預測用三個變體再重放一次。 為了測 prereg 去改上游的出場規則，就沒有對照組了。

🔴 判準訂在 alpha 不是勝率。 勝率靠拉長持有期就能到 72%，而那幾乎全是大盤給的（見下一格）—— 用勝率當判準會讓這個系統「改對了」卻什麼也沒改善。 停止規則：三個變體全部有結論且全部不過 → 結論是「選股沒有可交易的 edge」， 不換一組再試。

🎯 想辦法提升到 60% — 能，但要先看它值多少口徑與表格當場算；標了「2026-08-27 快照」的兩格是那天手量的，沒有重算。沒有改任何判準，也沒有調任何參數

把持有期從 5 日改成 10 日，賺錢比例就從 41% 到 58%、20 日到 72%。 沒有改任何判準、沒有調任何參數——那兩欄的資料一直存在，只是從來沒有被算出來 （見下方「為什麼是空的」）。

🔴 但那個 60% 幾乎全是大盤給的。 10 日的 alpha 只有 +0.18%、20 日 +0.49%，而勝過大盤的比例 都只有 48%——比丟銅板還低一點。同期大盤 10 日就漲了 3.22%： 這個 58% 買 0050 抱十天也拿得到。 「勝率」上去了，選股的貢獻沒有。

而真正的病灶：目標與停損互相打架

兩個參數各自都合理——ATR×2 是標準寬度 （我查證過，實測中位 1.94 倍，上游那句「屬 ATR×2.0 的正常寬度」是真的）， +12% 對 20 日持有也不離譜。但它們的時間尺度不一致： ATR×2 適合 5 日持有，+12% 需要 20 日。 放在一起就是被一般波動掃出場，然後看著它漲回去—— 所以「20 日 + 停損停利」的 alpha 是 −5.37%， 比不設停損還差 5.9 個百分點。

⚠️ 所以我沒有直接把停損改寬。 36 筆來自 11 個獨立預測日、 7 檔股票（這是 10 日那個子樣本自己的 獨立日數，不是全樣本的 43 天／8 檔）， 在這上面挑一個停損寬度就是過擬合——那與「拉長 horizon」不同， 後者沒有任何自由度被挑過（10／20 是上游本來就宣告的）。 要改停損或目標，先寫 prereg：說死要改成什麼、判準是什麼、 什麼結果會推翻它，然後往前累積樣本驗證。

🔍 勝率為什麼這麼低全部從現有資料當場算，沒有任何寫死的數字

一、那個數字不是在量「有沒有賺錢」

上游 prediction_tracker.py 的算法是 (勝利+達標) ÷ 全部列數，而勝利＝5 日漲 ≥5%。 也就是它量的是「一週漲超過 5%」的比率，分母還含著 12 筆只有 2 日資料、還沒走完 5 日的列。 一週漲 5% 本來就是少數事件——這個數字低，一半是定義決定的。 這 6 個數字沒有一個是錯的，它們量的是不同的東西。

二、目標與同期間報酬分布

目標漲幅中位數 +12.0% 低於同表 5 日報酬的 95 分位 +17.7%。這是樣本分布比較；個別目標及盤中觸價達標率須逐筆另算。

三、🔴 而「有沒有賺錢」的 41% 本身也撐不起結論

132 筆不是 132 個獨立樣本。 欣興一檔就佔 42 筆、賺錢 40%，而 43 個預測日裡有 36 對是相鄰交易日——5 日持有配上連續下單， 那是同一筆交易被抽樣好幾次，不是好幾個獨立觀察。 所以這個勝率主要在描述欣興這一檔的表現， 不是在描述這套系統的選股能力。

四、對大盤的超額報酬

描述性 t 值 -1.46； 配對 127 列來自 42 個預測日。 同日多股及持有窗重疊使樣本相依，未完成相依與多重比較校正，不宣稱統計顯著。 alpha 是相對基準的差額，不等於絕對報酬。

五、兩個被測過的解釋

❌ 追高（進場前漲多的、進場後跌慘）——台股這裡證據不支持（判定由程式算，不是寫死的）。

分位切下去可能等於按股票切，不是按「進場前多熱」切——所以判準要求每一組至少 2 檔股票（現在最少的那一組 5 檔）。扣掉日期均值之後相關 -0.096、p = 0.27783。留著這一格而不是刪掉——「測過了、不成立」與「沒測過」是兩件事。

⚠️ 信心分數與報酬——這個問題現在問得了（判定由程式算，不是寫死的）。

prob_boom ≤65 那組平均 +3.73%、賺錢 75%（8 筆）；≥76 那組 -0.54%、賺錢 39%（124 筆）。相關 -0.104。
🔴 這一格 2026-08 判「問不了」，理由是 prob_boom 與（日期, 題材）完全共線——那時候沒有任何一天出現兩種不同的prob_boom。現在有 1 天出現了（取值 55.0、90.0、94.0、95.0），共 43 個預測日，所以共線檢定過了。
⚠️ 過了共線檢定不等於結論成立。只有 1 天可以做同日比較，那是「這個問題現在問得了」，離「答得出來」還很遠。

六、順帶查到的上游資料缺陷

本站唯讀，只報不改；但也不拿這些欄位算任何東西。
🟢 10／20 日欄位已回填（2026-08-25，見預測紀律）——現在沒有全為 0 的欄位。
🟢 best_gain = −100.0 哨兵現為 0 筆（2026-08-25 重算前曾有 8 筆，含台積電 +3.69%、廣達 +10.70%）。

🔍 照這些建議做會賺錢嗎（投資顧問視角）這不是回測（無部位大小、無停損），是訊號方向性的期望值

最好的一筆 +23.6%、最差 -23.1%。 勝率與期望值是兩件事——勝率 41% 配上「小賺多次、大賠一次」 仍然是負期望值。這一格看的是後者，因為那才是帳戶餘額的走向。 成本為保守假設值，非實際券商費率。

催化劑熱度分數 prob_boom（不是機率；這張表目前測不出東西）本站唯讀,不改上游;但也不替上游的數字背書

這些數字該怎麼讀

最近 15 筆結算名稱欄多數是從 prediction_log 依代號補回來的（上游 70 列裡 58 列沒填）；「熱度分數」＝上游 prob_boom＝min(情境催化劑×10, 95)，同一題材各股相同，不是勝率或機率