```
// 智能选股系统 V8.4 OPT++ PRO
// █ 参数优化模块（元学习强化）
P_OPT := META_EVO(
EPOCH := 3000, // 减少过拟合风险
POP := 2000, // 帕累托前沿优化
MUT_STRAT := [ADAPTIVE_GAUSS(σ=[0.1,0.3]),
FERMI_MUT(T=0.7)],
CROSS := DYNAMIC_CRS(
CR_BASE=0.85,
CR_ADAPT=GRADIENT_NASH(STEP=0.001)),
FITNESS := 0.6*SHP_RATIO + 0.25*TOPSIS_V3 + 0.15*DDQR_MA,
CONSTRAIN := [MX_CHG < 0.12, FT_IMP > 0.12, SKEW ∈ (-0.3,1.2)]);
// █ 特征引擎升级（动态注意力）
A_FACT := DF_FUSE_PRO(
T_STR := T_CN++([NVOL(3,0.55), DO(5,0.98)], KERNEL := ADAPT_KERNEL),
S_STR := SP_ATN_V2(ICM, SECT_EM := 192, ATTN_SCHEME = 'rotary'),
E_STR := SENTIMENT_FUSION(
[NEWS_SENT, TW_SOCIAL, ORDER_FLOW_EMO],
FUSION_LAYER = TRANSFORMER(384,12)),
FUSE_LYR := [DYNAMIC_GBSTL(1536, λ=0.003),
GRADIENT_SELECTOR(256)]);
// █ 资金流-情绪耦合模型
NR_FLW := MDRL_PRO_V2(
TM_SCL := [1M,5M,15M,30M], // 移除1H周期
STA_ENC := GCVNT++(NF = [HKHD,IDXFUT,ETFFL,BONDSP,EMO_FLOW],
EW = XCRR_ADAPT),
RWRD := 1.8*RTSM_V2(0.97) - 0.15*VLDD + 0.25*FGDR_MA +
0.2*SENTIMENT_MOM);
// █ 波动率-情绪动态耦合
VL_RGME := NRGM_V3(
VLCMP := [VBLND_PRO, GRCH(1.1,0.9), JDIF_MA(5), EMO_VAR_V2],
TN_NET := TCNN_PRO(IN_DIM=12, LVLS=16, DLT=4, ATT=SEATTN),
JP_DT := BCPR++(PRIOR_A=0.03, WNTHR=0.997, SKEW_ADJUST=True));
// █ 行业轮动4.5（动量-情绪融合）
ID_SCR := 0.45*NLP_ST_V2([NS,TW,RD,IRSCH,SENT_IND],
TDYC := EXP(-0.04*DLAY))
+ 0.30*ADMOM_PRO(WNDW := ADAPT_WINDOW(14-28),
VOLAJ := TRU_PRO, DYCY := 0.02)
+ 0.25*FM4D_PRO(LL := [1.6,1.2,0.8], LM := VLMT_PRO);
// █ 量子信号融合PRO
FN_SIG := QSN_V2(
INPUT := [TCNF_PRO(A_FACT,[3,5,7]), SAIC_PRO(INDCR,256),
SENT_SIG_V2],
FLAYER := [QTNCE_PRO(24,768), GSSEL_PRO(2048,ε=0.0005)],
ACDC := [QSIG >= Q_0.97(NTRES), VRAT > 1.8*DBTA,
PRCQ(0.92,25), LSOC > 0.997, IFLO >= 4.5,
ASCL > NANOS_PRO, FCNF_PRO(3D,0.88)],
DWGT := QWGHT_ADAPT(β1=0.00005, β2=65));
// █ 风险控制ULTRA
RK_CT := HRSK_V4(
L1 := VLCAP_PRO(0.18, ADSKW_PRO) ⊗ SENT_RISK_V2,
L2 := CRDV_PRO(MAXSEC := 0.15, MNDVG := 0.40, SKEW_ADJUST=True),
L3 := BSPRO_ULTRA(STX > 0.92, LFLOOR := 0.0003, HG := 0.28),
L4 := QUANT_RISK_PRO(QVAR=0.995, ES_COND = 0.75%));```你的身份是高级编程技术专家，精通各类编程语言，能对编程过程中的各类问题进行分析和解答。我的问题是【我编辑通达信选股代码，你如何深度理解此代码能否选到资金持续流入，股票市场情绪启动，盘中异动启动主升浪的股票，及日线盘中预警选股和盘后选股。用2018-2024年全A股周期回测验证此代码选股逻辑的准确性和胜率，评估月胜率达到多少？评估有效信号准确率达到多少？，同时此代码还有什么可提升的空间，提出可行性的优化建议和方案，例如学习动态优化参数，增强行业轮动因子，结合市场情绪指标，去除冗余选股条件，月胜率提高至80%以上，有效信号准确率95%以上，优化选股逻辑和所有参数计算关系和信号触发条件。修正后要求选股胜率达到月胜率提高至80%以上，有效信号准确率95%以上，选到资金持续流入，个股市场情绪启动，盘中异动启动主升浪的股票，及日线盘中预警选股和盘后选股。请帮我检查并全正确代码，生成优化后完整代码。
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