APEX III 演變史:從規則式放貸到 20 特徵機器學習,我們踩過的坑與最後的定案
大多數放貸機器人只會秀最後一個版本,不會把「中間走過什麼路」寫出來。但對我們自己——以及用 FuNi 的人來說——那些被淘汰的版本、反效果的嘗試、被長期回測推翻的漂亮短期結果,才是決定為什麼今天的 APEX III 長這樣的關鍵。 這篇文章把 FuNi APEX 引擎的三代演進攤開來:規則版、APEX II、APEX III,包含每代的核心邏輯、真實測試數據、中間那些「看起來很猛但最後沒上線」的版本。如果你在意的不只是「它現在多強」,而是「它為什麼這樣設計」,這篇就是你要的那一篇。 先把結論放最前面 給沒時間讀完的人: 第一代(規則版 APEX):純規則,不用 ML。按百分位和固定利率門檻掛單,是今天 APEX III 內部 fallback 邏輯的原型。 第二代(APEX II):導入機器學習,16 個市場特徵,雙幣通用同一套模型。回測上對規則版有提升,但在某些市場結構下(特別是 USDT)會失靈。 第三代(APEX III,2026-04 升版):20 個特徵(新增 4 個流動性與跨幣種訊號)、移除無效特徵、雙幣採用 Walk-Forward Expanding Window 長期回測確認、決策函數維持保守路線(不是新奇的就是對的)。 回測數字(扣 Bitfinex 15% 平台費後,雙幣 USD+USDT 合併平均):APEX III 近 365 天樣本約 11% 年化,長期歷史區間約 8%~16%。歷史績效不代表未來結果,極端行情(如 2021 年 USDT LUNA 崩盤期、2022 年熊市)並非常態。 下面進入細節。 第一代:規則版 APEX(無 ML) 最早的 FuNi,其實沒有 AI。只有一組寫死的規則: 高利率門檻(例如 ≥ 15%)→ 掛 120 天鎖 中利率門檻(例如 ≥ 10%)→ 掛 15 天鎖 低利率 → 掛 2 天(跟著 FRR 浮動) 超時 30 分鐘未成交 → 自動取消重掛 最後一筆拆單金額必須 ≥ 150 USD/USDT(對應 Bitfinex 最低掛單下限) 這版的好處是「不會意外」:邏輯透明、沒有黑盒、出錯了一眼看得出來在哪。缺點也明顯——它不會學。市場結構變了,門檻不會自己動。2020 年還能用的 15% 門檻,到了 2024 年利率中樞下移之後,幾乎整年不會觸發。 ...