nMars Prediction Experiment #33 : Multi-Model AI Fusion Stock Forecast with QQCDR Engine
AI 股票預測實驗系列第 33 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，並目標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。
投資有風險，這裡只是實驗系統的分享。
預測都會公開驗證，讓大家一起追蹤 AI 的長期表現…
2330 台積電 (台股)
| 股票 | AI預測 | 預測 | 預估價格 |
|---|---|---|---|
| 2330 台積電 | 🟢 上漲 70.0% 🔴 下跌 30.0% | 🟢 強買參考 | 2404.60 ~ 2552.00 |
| 操作 | 技術 | 籌碼 | 事件 |
|---|---|---|---|
| 🚫大盤硬斷路器 | 60.7 | 97.0 | 83.3 |
2303 聯電 (台股)
| 股票 | AI預測 | 預測 | 預估價格 |
|---|---|---|---|
| 2303 聯電 | 🟢 上漲 64.8% 🔴 下跌 35.2% | 🟡 觀察候補 | 130.35 ~ 131.53 |
| 操作 | 技術 | 籌碼 | 事件 |
|---|---|---|---|
| 🚫大盤硬斷路器 | 53.8 | 90.0 | 83.3 |
3711 日月光投控 (台股)
| 股票 | AI預測 | 預測 | 預估價格 |
|---|---|---|---|
| 3711 日月光投控 | 🟢 上漲 57.3% 🔴 下跌 42.7% | 🟡 觀察候補 | 637.70 ~ 643.50 |
| 操作 | 技術 | 籌碼 | 事件 |
|---|---|---|---|
| 🚫大盤硬斷路器 | 60.5 | 97.0 | 33.3 |
台積電 TSM (美股)
| 股票 | AI預測 | 預測 | 預估價格 |
|---|---|---|---|
| TSM | 🟢 上漲 65.8% 🔴 下跌 34.2% | 🟡 觀察候補 | 425.20 ~ 441.25 |
| 操作 | 技術 | 景氣 | 事件 |
|---|---|---|---|
| 🚫大盤硬斷路器 | 56.9 | 82.0 | 83.3 |
聯電 UMC (美股)
| 股票 | AI預測 | 預測 | 預估價格 |
|---|---|---|---|
| UMC | 🟢 上漲 67.1% 🔴 下跌 32.9% | 🟡 觀察候補 | 21.37 ~ 22.85 |
| 操作 | 技術 | 景氣 | 事件 |
|---|---|---|---|
| 🚫大盤硬斷路器 | 64.0 | 82.0 | 100.0 |
日月光投控 ASX
| 股票 | AI預測 | 預測 | 預估價格 |
|---|---|---|---|
| ASX | 🟢 上漲 67.6% 🔴 下跌 32.4% | 🟡 觀察候補 | 40.01 ~ 42.62 |
| 操作 | 技術 | 景氣 | 事件 |
|---|---|---|---|
| 🚫 大盤硬斷路器 | 57.1 | 82.0 | 100.0 |
8/5台美股檢討
這幾天連續觀察下來，發現一個重複出現的固定模式：當某檔股票前一天已經因為利多消息（財報、創新高、法說會）大漲之後，系統隔天依然沿用同一則新聞判斷「強力偏多」，結果往往迎來獲利了結的拉回。這次UMC、ASX、3711都是同樣劇本——事件面分數還在83~100分喊買，實際股價卻回檔4~6.5%不等。台股方面雖然這次三檔方向都猜對，但預估價格區間持續系統性偏高，跟之前觀察到的波動度估計問題一致，還未解決。
問題：目前的事件面（LLM新聞判讀）沒有「時效衰減」機制，同一則利多消息只要還在新聞列表裡，系統就會重複用同樣力道加分，無法判斷這則消息是否已經反映在前一天的漲幅中，導致「好消息被用兩次」，錯過真正該觀望的訊號。
解法：計畫替事件面加入新聞時效衰減邏輯——當同一則新聞已經被系統看過、且股價已對其做出明顯反應後，隔天再次評估時應調降權重甚至轉為中立，而非持續給予同等強度的偏多判斷。這個修正範圍侷限在事件分數計算的單一環節，不影響整體架構，是目前累積證據最充分、值得優先處理的一項調整。
量化三關過濾 → LLM事件分析 → 三合一融合
🔴 大盤處於破位狀態，所有勝率已降級，建議觀望。
| 股票 | AI預測 | 今日漲跌 | 是否命中 |
|---|---|---|---|
| 🥇 3653 健策 | 68.3% | 4,340漲4.70% | ✅ 對 |
| 4967 十銓 | 68.3% | 265.50漲3.51% | ✅ 對 |
| 3017 奇鋐 | 68.3% | 2,730漲5.00% | ✅ 對 |
| 6805 富世達 | 65.3% | 1,600.0漲0.63% | ✅ 對 |
| 1717 長興 | 65.0% | 66.5漲4.56% | ✅ 對 |
今日 AI 精選名單檢討
OH!YEAH…今日「AI精選」5檔候選全數命中（5/5），命中率100%，是這輪追蹤以來最好的一次成績，勝率區間集中在65~68.3%，實際漲幅則落在0.63%~5%之間，方向與強弱排序大致吻合（勝率較高的3653、4967、3017漲幅也相對居前）。這批全部是台股中小型股，且系統在大盤仍處於破位降級狀態下依然選出全對名單，算是對「量化三關過濾→LLM事件分析→三合一融合」這套流程在盤整/觀望格局下的一次正面驗證。
不過提醒自己：單日5檔的樣本數依然太小，不足以直接推翻先前觀察到的「事件面新聞重複計分」「價格區間系統性偏高」這些結構性問題——這次全對比較可能反映的是「大盤破位降級後，門檻自動收緊、只留下真正籌碼與技術面都紮實的標的」，而不是代表整體系統的排序能力已經明顯改善。會持續累積不同大盤狀態下的命中率，才能判斷這是不是穩定可重複的模式。
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