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，不用機器學習。按百分位和固定利率門檻掛單，是今天 APEX III 內部備用邏輯的原型。
- 第二代（APEX II）：導入機器學習，16 個市場特徵，雙幣（美金／泰達幣）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（特別是泰達幣）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，雙幣採用擴展窗口滾動驗證長期回測確認，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，雙幣美金＋泰達幣合併平均）：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 2022 年 5 月泰達幣 LUNA/UST 崩盤期、2022 年熊市）並非常態。
下面進入細節。
第一代：規則版 APEX（無機器學習）
最早的 FuNi，其實沒有人工智慧。只有一組寫死的規則：
- 利率站上高位時 → 鎖長天期，把高利鎖住
- 利率落在中段時 → 鎖中天期
- 低利率時 → 短鎖保持彈性（跟著浮動參考利率走）
- 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 美金 / 泰達幣（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。早年還能用的高利率門檻，到了 2024 年利率中樞下移之後，幾乎整年不會觸發。
這一代在長期回測裡的表現：美金與泰達幣雙幣年化大約落在 13% 上下（稅前，2024-10 ~ 2026-03 的滾動驗證測試期）。對比 Bitfinex 官方預設的「固定 2 天」基準線（雙幣約 6%~7%），規則版 APEX 已經是 2 倍左右。
但我們當時就清楚：這套邏輯走不遠。它解決不了「什麼時候該鎖長」這件事——而這件事，是放貸收益差距的主要來源。
為什麼規則版沒有消失？
即使今天 APEX III 上線了，這套規則邏輯並沒被刪掉——它變成了「備用門檻」。當人工智慧預測因為任何原因失效（資料異常、特徵缺失、模型重載中），系統會自動退回這組規則。有人工智慧的時候人工智慧決定，沒有人工智慧的時候規則兜底，兩層保險。
第二代：APEX II（16 特徵機器學習）
規則版跑了一段時間後，我們決定導入機器學習。核心想法很簡單：與其我們去猜門檻，不如讓模型從歷史資料裡自己學。
APEX II 的 16 個特徵
這 16 個特徵分三類：
利率本身的統計特徵
- 當前利率
- 過去 90 天的 90 百分位利率（用來判斷「現在算不算高」）
- 近 90 天的利率平均值與標準差
- 多時間尺度的利率趨勢：4 小時、24 小時、7 天
- 近 90 天的利率波動度
- 浮動參考利率本身與變化量
市場結構特徵
- 資金使用率（放出去的錢 / 市場總放貸量）
- 比特幣多空比（作為槓桿需求的代理）
跨市場特徵
- 比特幣 24 小時／7 天漲跌、震幅、成交量
訓練與驗證方法
我們用滾動驗證而不是固定的訓練／測試切分——對時間序列來說，未來洩漏（也就是不小心用到未來資料）是最容易騙自己的陷阱。每次訓練只能用窗口之前的全部歷史，測試窗口對模型永遠是未知的。
APEX II 的真實表現
回測到 2026-04 為止，APEX II 對比規則版的表現：
| 幣種 | 規則版 | APEX II | 差距 |
|---|---|---|---|
| 美金 | 約 13% 多 | 約 14% 出頭 | 略升 |
| 泰達幣 | 約 13% 上下 | 約 11% 上下 | 略降 |
（稅前年化，2024-10-25 ~ 2026-03-18 測試期；美金改善不明顯，泰達幣甚至倒退）
看到泰達幣倒退的時候，我們沒有掩飾這個結果——它代表 16 個特徵對泰達幣這個市場不夠用。美金和泰達幣的放貸結構不一樣：美金的利率主要被槓桿多頭需求推動，泰達幣除了需求面還會被 Tether 信用事件、跨幣種套利資金流影響。同一組特徵，對兩個市場的「解釋力」天差地遠。
這個發現直接引導出 APEX III 的方向：補上跨幣種與流動性訊號。
APEX II 留下的幾個坑
回頭看，APEX II 還有幾個不太好的決定：
- 雙幣共用同一套決策函數：我們最早假設美金／泰達幣結構類似，共用一組掛單邏輯就好。後來證明這個假設在特定年份會嚴重失準。
- 多空比這個特徵幾乎沒有貢獻：留著它不會錯，但它等於空轉運算量。
- 24 小時趨勢訊號擾動：在低利率區間（< 6%），模型會因為 24 小時趨勢訊號暫時反轉，改選鎖 2 天而不是鎖 5 天，導致拿不到中等利率的鎖倉機會。
這三個坑，APEX III 都處理了。
第三代：APEX III（20 特徵 + 雙幣分家決策）
APEX III 不是「換一個更大的模型」。它做的事情是更聰明地選訊號，以及承認雙幣不同。
新增的 4 個特徵（第一批）
- 市場平均放貸天數：市場預期的直接反映。如果大家都在鎖長天期，代表市場預期利率會持續高，是這一批最有貢獻的特徵。
- 平均天數變化率：趨勢比絕對值更有意義——從鎖短換到鎖長、或反過來，都是領先訊號。
- 放貸總量變化率：分辨資金在流入還是流出。資金使用率只反映當前比例，這個反映方向。
- 美金／泰達幣利差：跨市場資金流動的先行信號，對泰達幣效果特別明顯。
同時移除比特幣多空比（幾乎沒有貢獻）。最終 20 個特徵。
實際效果
| 幣種 | 規則版 | APEX II | APEX III（Batch1 20 特徵） |
|---|---|---|---|
| 美金 | 約 13% 多 | 約 14% 出頭 | 約 14% 出頭 |
| 泰達幣 | 約 13% 上下 | 約 11% 上下 | 約 14% 出頭 |
（同一個滾動驗證測試期，稅前）
美金已經到了這組測試設定的上限，APEX III 沒有退步也沒有顯著進步。真正的突破在 泰達幣明顯拉升約 3 個百分點——補上美金／泰達幣利差和市場平均放貸天數後，泰達幣的表現追上了美金。
走過但沒上線的「第二批」和「全合併」
我們不是一次就定下第一批（Batch1）。過程中還測過：
- 第二批（5 個時間／跨資產特徵）：小時、星期、比特幣成交量變化、以太幣 24 小時漲跌、以太幣成交量。結果美金幾乎完全沒改善，泰達幣只小幅改善約 1 個百分點，明顯輸第一批。
- 第三批（全合併 25 特徵）：把第一批 + 第二批全部加進去。結果反而退步——泰達幣從約 14% 掉回約 11%。特徵過多造成雜訊，稀釋了第一批的訊號。
這個教訓很值得寫出來：在放貸利率預測這種訊噪比本來就不高的任務上，「多加特徵」幾乎永遠是錯的選項。我們最後接受了一個反直覺的答案——加 4 個就好。
然後是決策函數
有了特徵還不夠，同一組預測值怎麼轉成「鎖幾天」，也會決定實際收益。
我們測了幾個新版本：
- 第二代決策版（美金專用）：限制利率區間 + 純預測優勢選鎖倉，拿掉 24 小時趨勢擾動。測試期回測約 15% 上下，對第一代略有提升。
- 第二代決策版（泰達幣專用）：無利率區間限制，全連續優勢驅動，鎖 2 天混入 1 小時預測。測試期回測約 14% 多，對第一代提升幅度有限。
看起來都不錯。但我們在上線前跑了一次8 年長期回測（2018-2025），結果把這兩個版本都推翻：
- 美金版八年勝率 1/9：只有 2021 年因為極端行情把平均拉高，其餘 8 年全輸。
- 泰達幣版八年勝率 1/9：2022 年直接爆虧近 20%。
短期漂亮，長期不泛化——這是最典型的過擬合訊號。我們也試過這些更激進的決策版本，但歷史回測顯示它們在熊市的風險過高，因此沒有採用，雙幣種都回到第一代決策。
這個選擇看起來很保守。但我們寧願少那一點點（不到 1%）的短期超額收益，也不想在下一次極端行情裡把用戶的錢丟進沒泛化性的決策函數。
APEX III 的最終配置（2026-04-19 定案）
- 特徵：第一批共 20 個特徵（APEX II 的 16 個特徵 + 4 個新增 − 多空比）
- 模型：機器學習模型，採用擴展窗口滾動驗證訓練
- 決策函數：第一代（雙幣種統一，保守版）
- 備用門檻：原規則版邏輯保留為備用，人工智慧失效時自動接手
- 部署：定期用完整歷史利率資料重新訓練
跨年度表現（稅前，擴展窗口滾動驗證）
| 幣種 | 基準線（固定 2 天） | APEX 規則版 | APEX II | APEX III |
|---|---|---|---|---|
| 美金全窗口平均 | 約 8% | 約 16%~17% | 約 16% | 約 18% |
| 泰達幣全窗口平均 | 約 8% | 約 12% | 約 15% | 約 18% |
（2020-2025 年度滾動回測，APEX III 對 APEX II 雙幣平均提升約 2~3 個百分點）
扣 15% 平台費後的實收估算
雙幣（美金 + 泰達幣）合併、近 365 天樣本：約 11% 年化。
這是對外的統一數字。如果你看到某個宣稱「年化 20%+」的 Bitfinex 放貸產品，請務必追問：扣費前還是扣費後？美金還是泰達幣？樣本期多長？有沒有用滾動驗證？
寫完這篇，幾個我們希望你帶走的東西
1. 放貸機器人不是越新越好。 APEX III 的確定版裡，兩個新決策函數沒被採用，就是因為它們在 8 年長期回測裡撐不住。願意砍掉自己花時間做的東西，比做出來重要。
2. 特徵不是越多越好。 從 16 → 20 是對的（雙幣平均提升 2~3 個百分點），但從 20 → 25 反而退步（約 3 個百分點）。訊噪比決定上限。
3. 雙幣結構不一樣。 美金和泰達幣的市場微結構差很多，用同一組特徵、同一個決策函數，遲早會在某個幣種上失靈。APEX III 補上美金／泰達幣利差與市場平均放貸天數後，泰達幣才真正追上美金。
4. 規則版不該被丟掉。 最簡單的條件判斷邏輯，今天還是 APEX III 的最後一道保險。人工智慧出問題的時候，有規則兜底總比什麼都沒有好。
風險提示
上述 8%~16% 為歷史回測區間（美金 + 泰達幣雙幣，2023-2025 樣本），回測年化收益率為稅前，扣除 Bitfinex 15% 平台費後雙幣合併平均約 11%。由公開放貸利率資料驅動 APEX III 策略模擬得出。歷史績效不代表未來結果。極端行情（如 2022 年 5 月泰達幣 LUNA/UST 崩盤期曾短暫飆高、2022 年熊市泰達幣又下探個位數）並非常態。FuNi Bot 提供策略工具，不承諾任何收益，使用者須自行評估風險。
APEX III 還會再迭代——市場結構一直在變，各個特徵的影響力也會變。下一次的演進，我們一樣會把過程寫出來。
— FuNi Team
常見問答 FAQ
Q1：APEX III 是新版本嗎？舊版還能用嗎？ 2026-04-19 起所有用戶統一升到 APEX III，舊版（規則式、APEX II 16 特徵）已經停用。新用戶不會接觸舊版，老用戶自動遷移。
Q2：升 APEX III 之後 APR 變高了嗎？ 依 USDT 多年度歷史回測對比，APEX III 對 APEX II 連續多年領先。USD 樣本差距較小（USD 利率結構穩定），改善主要在 USDT。回測非保證收益，實際結果隨市場波動。
Q3：規則式策略不好嗎為什麼換掉？ 規則式（如「利率 > X 鎖 Y 天」）在固定市場行為下表現尚可，但遇到結構變化（例如 ETF 開放後）就會失效——人工沒法在每次市場結構變化時都即時改規則。機器學習能自己「重新認識」當下市場。
Q4：APEX III 是黑盒子嗎？ 不是。每次決策都對應到 20 個市場特徵的某幾個訊號（利率走勢與波動、歷史百分位、BTC 行情、訂單簿供需與資金利用率、FRR 偏離、放貸供需動能等）。我們不公開精確權重，但判讀邏輯本身是透明的。
Q5：下一代 APEX IV 什麼時候會來？ 沒有明確時程。APEX III 升級觸發條件是「樣本外表現連續多月跟回測偏離」。寧可穩定打 APEX III 三五年，也不為更新而更新——加密放貸不是 ML 競賽。