比较务实的做法是不要让 AI 去决定方向，让它做过滤。原策略的进场信号照旧，AI 那层只回答这一笔该不该放行，输入就用你手上已经有的东西，像当下波动率、ATR 相对均值的位置、当前时段、距离重要数据还有几小时、最近连亏几笔。标签就拿你的历史单子来打，赚的标 1 赔的标 0，先跑个逻辑回归或梯度提升就好，一开始别上神经网路，样本不够只会过拟合。做完把 AI 判定为低胜率的那批单子剔掉，回测比一下净值曲线跟最大回撤有没有改善，没改善就代表这些特征没资讯量，换特征而不是换模型。另外训练一定要切时间序列，用前面的资料预测後面的，随机切分会把未来资讯漏进去，回测漂亮实盘就打回原形。
