AI 股票預測實驗 #2｜AI 多模型融合預測

YinOnMars Prediction Experiment #2 : Multi-Model AI Fusion Stock Forecast with QQCDR Engine

AI 股票預測實驗系列第 2 篇，記錄我透過人機協作開發的 QQCDR AI Engine 所產生的預測結果。系統並非單一模型，而是採用 LightGBM（技術分析）、XGBoost（籌碼／總經分析） 與 LLM（新聞事件分析） 三大專家模型，並透過 Meta-Learner 多模型融合（Blending）架構 計算最終預測勝率。本次實驗針對 台積電（2330）、聯電（2303） 與 日月光投控（3711） 進行預測，並於收盤後進行實際結果驗證，以持續優化整體模型表現。

#1 的失準問題已經調過再次的系統跑出來….

台積電 2330 (台股) = 失準

台積電 TSM (美股) = 命中方向（但屬無效區間）

聯電 2303 (台股) = 失準

聯電 UMC (美股) = 失準

日月光投控 3711 (台股) = 失準

日月光投控 ASX (美股) = 命中方向（但屬無效區間

投資有風險，這裡只是實驗系統的分享。歡迎追蹤跟討論~

台股收盤檢討

(1) 今日結果

2330 台積電：預估上漲（65.9%） $\rightarrow$ 實際收盤下跌（-0.80%） $\rightarrow$ ❌ 失敗
2303 聯電：預估下跌（40.5%） $\rightarrow$ 實際收盤大漲（+6.25%） $\rightarrow$ ❌ 失敗
3711 日月光投控：預估上漲（72.5%） $\rightarrow$ 實際收盤下跌（-1.78%） $\rightarrow$ ❌ 失敗
今日方向勝率：0.0%（0 勝 3 敗）

(2) 錯誤檢討

最大反差案例：3711 日月光投控
- 結果：系統給出今日最高的 72.5% 上漲預期與「強力共識」評級，但最終股價收跌 -1.78%。
最大錯殺案例：2303 聯電
- 結果：股價單日大漲 +6.25%，但系統早盤卻給出 40.5% 的空方主導警告。

(3) 各專家命中率

📈 技術專家 (LightGBM)：0.0%（3 檔全錯）
🏦 籌碼專家 (XGBoost)：33.3%（僅 2303 爆量時給出高分符合方向，2330、3711 均誤判）
📰 事件專家 (LLM AI)：0.0%（3 檔全錯）

(4) AI vs 規則衝突分析

系統失敗來源並非單一原因：

2303 (規則覆蓋)：底層 AI 原始勝率為 60.5%，但受「歷史戰績不足」與「開盤漲幅大」兩條規則觸發，被強制扣減 20%，導致多方訊號翻轉為空方警戒。
2330、3711 (底層失效)：未遭遇顯著規則壓制，輸出高達 65.9% 與 72.5% 的偏多機率，但實際走勢與預測方向完全相反。
結論：無法將失敗全數歸咎於「規則干預」。(1) 規則干預確實可能造成個股方向被錯殺 (如 2303)。(2) 但在未被干預的標的群體中，底層模型本身亦存在明顯的方向性偏差 (如 2330, 3711)。

(5) 信心校準分析（Calibration）

今日觀察到高信心預測失效的狀況：

70% 以上信心區間：出現 1 筆失敗案例 (3711)。
60% ~ 70% 信心區間：出現 1 筆失敗案例 (2330)。
分析：由於目前各區間累積樣本數極度不足（N=1），無法以此判定是否存在系統性的過度自信（Overconfidence）現象，故全數列入後續追蹤。

(6) 今日發現

目前觀察到，系統在「高信心區間（65%以上）」出現連續失敗案例。
然而，現階段無法判斷具體原因為下列何者：

底層方向模型失效 (Direction Accuracy)：例如真實上漲機率僅 45%，卻判定為看漲。
機率校準失效 (Calibration Accuracy)：例如真實上漲機率確實大於 50%（如 55%），系統方向看對，卻過度自信報出 72.5%。

需累積更多樣本後方能釐清。後續將同步追蹤 Direction Accuracy 與 Calibration Accuracy 兩項指標。

(7) 修改模型與規則

修改已即刻拔除過度干預的人工規則；【不改模型】暫不更動底層 AI 模型與特徵。
行動紀實：今日盤後已對主程式 main_ultimate.py 進行熱更新，正式封印「對帳單短期勝率懲罰（機制 A）」與大幅放寬「乖離率過熱防護（機制 C）」。
修改理由：為了進行準確的「機率校準（Calibration）」，必須讓系統輸出「未經人類主觀污染的純粹 AI 預測機率」。不留死板的扣分規則，繼續觀察底層模型到底偏離了多少。
後續驗證計畫：規則拔除後，全面專注於擴充 Data數據池。在純 AI 決策狀態下，未達 100 筆獨立樣本前，不進行任何 XGBoost / LightGBM 的參數與特徵優化，讓系統在真實市場中累積校準所需的基線數據（Baseline Data）。

(8) 信心等級（⚠️ 核心宣告）

今日信心可信度：低
理由：
1. 總累積樣本極少（不足 20 筆）。
2. 高信心區間（>65%）樣本數不足 10 筆，缺乏統計顯著性。
操作指引：目前系統所輸出之所有 >65% 機率，【僅供標的強度排序參考】，絕不可視為市場真實勝率機率。

美股收盤檢討