1、新增 30+ 量化交易策略。 2、優化策略分類選擇與查找體驗。 3、優化介面互動，使用更流暢。

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版本更新內容 • 全新量化任務範本庫 整合多種經過回測驗證的量化策略範本，快速上手。 • 一鍵建立任務 可由範本快速建立自動交易任務或回測任務，免去繁瑣參數設定。 • 策略研究更有效率 輕鬆比較不同策略、標的與週期，將優質範本轉化為專屬任務。 • 體驗優化 任務建立流程更加直覺，整體操作更流暢。 本次更新讓量化交易的研究與實踐更加輕鬆。

已知问题修复。

【PulseForce 全新超參優化功能介紹】 在量化交易領域中，策略參數決定了策略的行為模式。無論是均線交叉、動量策略、MACD、RSI 反轉、布林通道或 Donchian 通道，不同參數組合往往會帶來截然不同的交易結果。即便只調整一個數值，策略的入場方式、出場邏輯、獲利能力、回撤表現、勝率以及整體穩定性都可能大幅改變。 過去，為了尋找「最佳參數」，多數交易者只能採用手動方式：調整參數、執行回測、記錄結果、比較、再調整。這種方式不僅耗時、效率低，還很容易錯過更理想的參數組合，也難以長期保持一致的策略表現。 為了讓每位使用者都能輕鬆獲得專業級的參數搜尋與策略調校能力，本次版本正式推出全新的「超參優化（Hyper-parameter Optimization）」功能。本篇將詳細介紹此功能的原理、優勢、適用場景，以及實際能為交易者帶來的價值。 ---------------------------------------------------------------------- 一、為什麼需要超參優化？ ---------------------------------------------------------------------- 一、參數決定策略的核心性格 量化策略雖然是固定的邏輯框架，但最終的交易行為，是由各項參數所驅動。以均線策略為例，短均線與長均線的週期不同，入場訊號便會改變。RSI 的超買超賣閾值不同，反轉點位也會遷移。參數的不同會直接影響策略的每一次進出場。 二、不同股票需要不同參數 例如 AAPL、NVDA、TSLA 雖然同樣屬於美股，但各自的價格節奏、波動特性完全不同。策略參數若不調整，很可能在 A 看起來有效，在 B 上卻完全失效。超參優化能協助你為每一支股票尋找最適合的配置，真正做到「個股調參」。 三、市場環境會不斷改變 市場會從趨勢走勢轉向震盪、從慢速多頭轉為高速上漲、甚至出現快速回調。過去有效的參數，未必適用於當前市場。透過超參優化，你可以在市場變換後快速重新調整策略。 四、人工試參效率極低 手動嘗試十組參數、百組參數已經非常耗時，更別說全面探索可能的參數空間。超參優化將整個流程自動化，並透過多工並行計算，大幅提升參數搜尋效率。 ---------------------------------------------------------------------- 二、PulseForce 超參優化如何運作？ ---------------------------------------------------------------------- PulseForce 的超參優化引擎採用「參數空間生成 + 分散式並行回測 + 多目標計分」的方式，能快速從大量組合中找出最佳解。 完整流程如下： 1. 選擇策略（如 MACD、RSI、Momentum、MA Crossover、KDJ、Donchian Channel 等） 2. 設定欲搜尋的參數範圍（例如 EMA 快線 5 到 20） 3. 選擇優化目標（收益、回撤、Sharpe Ratio 等） 4. 設定 Epoch 數量與 Worker 並行數量 5. 系統自動生成大量參數組合 6. 每組參數會在 Worker 上執行回測 7. 回測結果依照選定的 Loss Function 進行評分 8. 重複迭代，逐步收斂到最佳參數 9. 最後輸出最佳參數組合與詳細回測報告 全程自動化，使用者僅需設定一次即可。 ---------------------------------------------------------------------- 三、支援的優化目標（HyperOpt Loss Functions） ---------------------------------------------------------------------- 本版本支援以下十種超參優化 Loss Function，可滿足不同交易風格與風險偏好： 1. OnlyProfitHyperOptLoss 以收益最大化為主，是最直觀的優化方式。 2. SharpeHyperOptLoss 衡量回報與波動的比值，適用於追求穩定績效的使用者。 3. SortinoHyperOptLoss 只考量下行風險，比 Sharpe 更貼近實際交易需求。 4. CalmarHyperOptLoss 使用回報除以最大回撤作為評分，適合中長期投資策略。 5. MaxDrawDownHyperOptLoss 尋找回撤最小的參數組合，適合保守型用戶。 6. MaxDrawDownPerPairHyperOptLoss 在多品種交易環境下更精細地控制回撤。 7. MaxDrawDownRelativeHyperOptLoss 以相對回撤作為依據的風險模型。 8. ProfitDrawDownHyperOptLoss 平衡收益與回撤，兼顧風險與報酬。 9. MultiMetricHyperOptLoss 同時整合多個評分指標，適用於高階策略調校。 10. ShortTradeDurHyperOptLoss 偏重短周期策略的優化，使短線策略更靈活有效。 ---------------------------------------------------------------------- 四、使用超參優化能帶來哪些實際效果？ ---------------------------------------------------------------------- 一、為每支股票找到最適合的參數 不同股票的波動性、趨勢特徵不同。透過超參優化，你可以針對個股生成專屬最佳參數。 二、顯著提升策略績效 根據測試結果，經過優化後的策略，在不少情況下，其收益可比預設參數提升 20% 到數倍，甚至能使原本虧損的策略轉為盈利。 三、大幅降低人工試錯成本 系統會自動遍歷參數空間，你不再需要手動回測數十次甚至數百次。 四、快速適應市場環境變化 在市場切換趨勢、波動結構改變時，你可以快速重新調整策略參數，避免持續使用已不適用的老參數。 五、回測結果透明、可驗證 每次超參優化都會生成完整的回測結果，包括交易紀錄、收益、回撤、勝率、損益比等。 ---------------------------------------------------------------------- 五、如何使用超參優化？ ---------------------------------------------------------------------- 操作流程簡單明確： 1. 在建立任務時選擇「超參優化」 2. 輸入股票代碼 3. 選擇策略 4. 設定欲搜尋的參數範圍 5. 選擇優化目標（Loss Function） 6. 設定 Epoch 與 Worker 數量 7. 點擊「開始優化」 8. 等待運算（可背景執行，不影響使用） 9. 檢視最佳參數與完整回測摘要 10. 可一鍵套用該參數至量化任務 整個流程無需任何程式背景，即可快速完成。 ---------------------------------------------------------------------- 六、技術亮點 ---------------------------------------------------------------------- 1. 分散式並行回測引擎，可同時啟動多個 Worker 提升效率 2. 支援最多 10 個 Worker 並行執行 3. 回測引擎針對美股特性進行速度與穩定度優化 4. 可使用最近 90 天的交易數據進行快速評估 5. 完整錯誤處理機制與自動恢復能力 6. 多維度優化模型，滿足不同交易目標 7. 結果可完全重現，具備詳細日誌與報告 8. 最佳參數可一鍵匯入量化任務實際交易 ---------------------------------------------------------------------- 七、風險提示 ---------------------------------------------------------------------- 1. 回測結果基於歷史數據，不代表未來表現 2. 參數過度優化可能導致未來表現不穩定 3. 建議定期重新執行超參優化，以因應市場變化 4. 本功能僅協助策略優化，不構成投資建議 ---------------------------------------------------------------------- 八、總結 ---------------------------------------------------------------------- 超參優化是本次版本最重要的升級功能之一。它讓每位使用者都能以自動化方式探索策略參數空間，找到最適合當前市場與個股的參數設定。其高效率、多指標、多 Worker 並行的設計，讓個人交易者也能享受接近專業量化機構的策略調校能力。 無論你是量化新手還是資深交易者，此功能都將顯著提升你的策略開發效率與交易表現。歡迎立即體驗最新版 ，並期待我們在未來持續帶來更強大的量化工具。

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