| 每輪取前幾名 | 分數上限 | 目標%(權益) | 移動停利%(權益) | 單筆等效複利率 | 軌道獲利率 | ROI | 停損觸發率 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 不設上限 | 0.106% | 6.481% | -0.786% | 33.3% | +0.01% | 1.0% |
| 1 | 不設上限 | 0.121% | 6.468% | -0.788% | 33.3% | +0.01% | 1.0% |
| 1 | 不設上限 | 0.071% | 6.474% | -0.790% | 33.3% | +0.00% | 1.0% |
| 1 | 不設上限 | 0.070% | 6.556% | -0.801% | 33.3% | -0.00% | 1.0% |
| 1 | 不設上限 | 0.125% | 6.588% | -0.807% | 33.3% | -0.01% | 1.0% |
| 1 | 不設上限 | 0.102% | 6.614% | -0.811% | 33.3% | -0.01% | 1.0% |
| 1 | 不設上限 | 0.104% | 6.691% | -0.818% | 33.3% | -0.02% | 1.0% |
| 1 | 不設上限 | 0.126% | 6.768% | -0.819% | 33.3% | -0.02% | 1.0% |
| 1 | 不設上限 | 0.102% | 6.910% | -0.865% | 33.3% | -0.06% | 1.0% |
| 1 | 不設上限 | 0.056% | 4.551% | -0.913% | 33.3% | -0.17% | 1.0% |
| 1 | 不設上限 | 0.069% | 4.474% | -0.923% | 33.3% | -0.18% | 1.0% |
| 1 | 不設上限 | 0.074% | 4.397% | -0.932% | 33.3% | -0.18% | 1.0% |
| 1 | 不設上限 | 0.098% | 6.277% | -0.772% | 29.2% | +0.02% | 1.0% |
| 1 | 不設上限 | 0.072% | 6.165% | -0.773% | 29.2% | +0.01% | 1.0% |
| 1 | 不設上限 | 0.101% | 6.196% | -0.780% | 29.2% | +0.00% | 1.0% |
| 1 | 不設上限 | 0.101% | 6.328% | -0.783% | 29.2% | +0.01% | 1.0% |
| 1 | 不設上限 | 0.080% | 5.164% | -0.791% | 29.2% | -0.03% | 1.0% |
| 1 | 不設上限 | 0.058% | 5.211% | -0.793% | 29.2% | -0.03% | 1.0% |
| 1 | 不設上限 | 0.052% | 5.515% | -0.794% | 29.2% | -0.03% | 1.0% |
| 1 | 不設上限 | 0.080% | 5.192% | -0.795% | 29.2% | -0.04% | 1.0% |
綠色標示為最佳試驗。這份報告用貝氏優化(Optuna函式庫的TPE演算法)對「每輪取前幾名、分數 上限、目標%、移動停利%」這4個維度一起搜尋，而不是像舊版報告那樣依序固定其它維度只掃一個 維度——2026-09-07實測發現這幾個維度彼此有交互作用：例如目標%/移動停利%從10%/2%改成 更低的值之後，原本在10%/2%底下最好的分數上限反而變差、改成不設上限才是新的最佳，證明 「各自最佳」不等於「聯合最佳」，才改用這個方法。因為訓練/排名只需要做一次、每次試驗只是 輕量地切候選+模擬出場，通常一兩百次試驗就能收斂到穩定的聯合最佳解，比窮舉網格快很多。 若同時有設定「移動停利最小回調率限制」，代表搜尋出來的trail_pct已經確保換算成標的價格 層級的回調率不會比交易所跟蹤委託單能設定的最小檔位還細，這組結果應該可以直接對應到真實 下單用的跟蹤委託單參數。僅供參考，非投資建議。